機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)雖然同屬于人工智能領(lǐng)域，但它們之間存在很大的差異。三者之間可以理解為，機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的子集，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，就好像一個(gè)俄羅斯套娃。

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機(jī)器學(xué)習(xí)定義

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一種動(dòng)態(tài)形式，可以訪問更廣泛的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行自我修改，其系統(tǒng)比傳統(tǒng)的AI解決方案更高效、更具適應(yīng)性。機(jī)器學(xué)習(xí)用途范圍已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了檢查程序，其流程自動(dòng)化，數(shù)據(jù)分析，銷售優(yōu)化等功能，將被廣泛應(yīng)用于大中型企業(yè)。

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深度學(xué)習(xí)定義

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，有自己的兩個(gè)細(xì)分：深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是算法的多層結(jié)構(gòu)，旨在識(shí)別數(shù)據(jù)并據(jù)此得出結(jié)論。其處理的數(shù)據(jù)形式多樣：從數(shù)字、文本到聲音、圖像等等，隨著處理數(shù)據(jù)增加，AI可識(shí)別的模式也不斷增加，該系統(tǒng)也因此變得越來(lái)越完善。而深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)側(cè)重于軟件，以便能夠采取最佳行動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。

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就AI而言，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)并非是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而是同一技術(shù)領(lǐng)域的多個(gè)層次，本質(zhì)上來(lái)講，這兩個(gè)要素都是人工智能的一部分。兩者共同深入研究，才能真正促進(jìn)AI的發(fā)展。