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帮助您了解它们工作方式的差异。机器学习和深度学习网络的基础知识。 深度学习和机器学习并不是同时适用于大多数情况。包括这个。其原因将在后面解释。 然后。在那个例子中。我们看到机器学习算法需要标记 结构化数据。了解猫和狗的图像之间的差异。学习分类，然后产生结果。 第二。深度学习网络能够对两种动物的图像进行分类。通过在网络层内处理的数据。它不需要任何标记 结构化数据。由于它取决于每一层处理的不同结果。将它们合并以形成统一的图像分类方式。

我们学到了什么？ 深度学习和机器学习之间的主要区别。这是由于数据呈现给系统的方式。机器学习算法几乎总是需要结构化数据。而深度学习网络依赖于多层 （人工神经网络）。 机器学 萨尔瓦多电话号码 习算法旨在通过理解标记数据来 学习 如何做事。然后使用它们来产生更多的输出。有更多的数据集。然而。当实际结果不如预期时，必须通过人为干预对它们进行再培训。 深度学习网络不需要人工干预。由于神经网络中的嵌套层将数据置于不同概念的层次结构中。他们最终会从自己的错误中吸取教训。



然而。如果数据质量不够好，即使这些也会出现错误的结果。 数据是这里的关键。最终决定结果质量的是数据的质量。 我们在示例中没有看到的内容。但它们是要牢记的要点。 由于机器学习算法需要标记数据。它们不适合解决涉及大量数据的复杂查询。 虽然在这种情况下。我们看到了深度学习网络的应用。按原样解决一个小查询。深度学习神经网络的实际应用规模要大得多。 实际上。