机器学习和深度学习有什么区别？

机器学习是让电脑自己从数据里找规律，然后用这个规律来做事。

你不用手把手地写死规则，告诉电脑“如果A出现，就做B”。而是给它一堆数据，让它自己学。

举个例子，你想让电脑识别一封邮件是不是垃圾邮件。

在传统的编程里，你得写很多规则，比如“如果邮件标题包含‘免费’、‘中奖’，那它就是垃圾邮件”。但问题是，骗子会换花样，你永远也写不完所有规则。

机器学习的做法就不一样了。你找来成千上万封邮件，每一封都提前标好，“这是垃圾邮件”、“这不是垃圾邮件”。然后，把这些数据都“喂”给一个机器学习模型。

这个模型会自己分析这些邮件，找出垃圾邮件和正常邮件的区别。它可能会发现，垃圾邮件里某些词出现的频率更高，或者发件人地址有一些共同特征。它自己总结出来的规律，比你手动写的规则要复杂得多，也有效得多。

学习完成后，你再给它一封新的、没见过的邮件，它就能根据自己学到的规律，判断出这封邮件是不是垃圾邮件。

这就是机器学习的核心：从数据中学习，然后做出预测或决策。

整个过程可以分成几步：
1. 收集数据：你需要大量的、已经分好类的数据。在刚才的例子里，就是那些标好的邮件。
2. 选择模型：机器学习里有很多种模型，比如决策树、支持向量机（SVM）等等。你需要根据你的问题选一个合适的。
3. 训练模型：把数据“喂”给模型，让它学习。这个过程其实就是调整模型内部的参数，让它做出的判断越来越准。
4. 评估和使用：模型训练好后，你要用一些新的数据测试它，看看效果怎么样。如果效果不错，就可以用它来做实际的预测了。

在这个过程中，有一个环节很重要，叫做“特征工程”（Feature Engineering）。

还是用垃圾邮件的例子。你不能直接把一整封邮件扔给模型。你需要先把邮件里的一些关键信息提取出来，变成电脑能理解的数字。这些关键信息就叫“特征”。

比如，你可以提取这些特征：
* 邮件标题里是不是包含某些特定的词？
* 发件人是不是在你的联系人列表里？
* 邮件里有多少个链接？
* 邮件的文本长度是多少？

这些特征都是人来设计和提取的。你需要凭经验判断，哪些信息可能对判断垃圾邮件有用。这个过程做得好不好，直接影响最终的效果。很多时候，机器学习工程师大部分时间都花在这上面了。

所以，机器学习可以看成是：人工提取特征 + 机器学习模型。

现在我们说说深度学习。

深度学习其实是机器学习的一个分支。它之所以叫“深度”，是因为它用的模型结构比较深，这个结构叫做“人工神经网络”（Artificial Neural Networks）。

神经网络这个名字听起来很玄乎，但它的灵感来源其实是人脑的神经元。它由很多层“神经元”组成，每一层都负责处理一部分信息，然后把结果传给下一层。

一个简单的神经网络可能只有几层，而一个“深度”的神经网络，可能会有几十甚至上百层。

深度学习最大的不同在于，它基本上不需要你来做“特征工程”了。

我们再用一个例子来说明，这次是识别图片里有没有猫。

如果用传统的机器学习方法，你可能需要手动提取图片的特征，比如：
* 图片里有没有三角形的耳朵？
* 有没有胡须？
* 眼睛的形状是怎样的？
* 物体的轮廓是什么样的？

你得写代码去检测这些特征，然后把这些特征数据喂给机器学习模型。这个过程很麻烦，而且你很难穷举所有的特征。

但深度学习不一样。你直接把成千上万张猫的图片扔给一个深度神经网络模型。

这个模型会自己从图片里学习特征。 它的第一层可能只能识别一些非常简单的东西，比如边缘、角落和颜色块。然后，第二层会把第一层识别出的边缘和角落组合起来，识别出更复杂一点的形状，比如眼睛、鼻子。再往上一层，可能会把眼睛、鼻子、耳朵组合起来，识别出猫脸的轮廓。

就这样，信息一层一层地往上传递，模型自动学习到的特征也从简单到复杂。最后，顶层的神经元就能根据这些组合起来的复杂特征，判断出这到底是不是一只猫。

整个过程是自动的。你不需要告诉它什么是耳朵，什么是胡须。它自己从海量的数据里，找到了识别猫所需要的那些关键特征。

所以，深度学习可以看成是：模型自动提取特征 + 预测。

总结一下，它们最核心的区别就在于对“特征”的处理方式。

• 机器学习：大部分情况下，需要人来设计和提取特征。你得告诉模型应该关注哪些信息。
• 深度学习：它自己就能从原始数据（比如一张完整的图片、一段原始的语音）里学习到有用的特征。你不需要（或者说很少需要）人工干预。

这个区别导致了它们在其他方面也表现不同。

对数据量的要求不一样

深度学习通常需要非常非常多的数据。因为它要从头开始学习，没有足够的数据量，它就没法学到那些有用的、复杂的特征。如果数据太少，它的效果可能还不如传统的机器学习方法。

机器学习对数据量的要求相对低一些。因为你已经帮它把特征提取好了，它需要学习的东西就少一些。

对硬件的要求不一样

深度学习模型的结构很复杂，参数非常多，计算量极大。所以，它通常需要用高性能的图形处理器（GPU）来训练，因为GPU擅长并行计算。用普通的中央处理器（CPU）可能要花上几天甚至几周的时间。

机器学习模型的计算量相对小一些，很多时候用CPU就足够了。

解决问题的领域不一样

机器学习的应用范围很广，在很多领域都很有用，比如金融风控（判断一笔交易是不是欺诈）、商品推荐（猜你喜欢什么）、房价预测等等。这些问题通常特征比较明确，可以用结构化的数据（比如表格数据）来解决。

深度学习特别擅长处理那些“非结构化”的数据，比如图像、声音和自然语言。
* 图像识别：现在手机相册能自动给你的照片分类，识别人脸，用的就是深度学习。
* 语音识别：你跟手机的语音助手说话，它能听懂你的意思，背后也是深度学习。
* 自然语言处理：像机器翻译，或者现在很火的聊天机器人，它们能理解和生成人类的语言，都离不开深度学习。

在这些问题上，人很难定义出好的特征，所以让模型自己去学，效果反而更好。

可解释性不一样

传统的机器学习模型，很多时候更容易理解。比如决策树模型，它做出的每一个判断，你都可以追溯到是根据哪个特征、哪个规则来决定的。

深度学习模型通常被叫做“黑箱”（black box）。 因为它的网络结构太复杂了，有几百万甚至上亿个参数。你虽然知道它给出的结果很准，但你很难说清楚，它到底是根据什么做出这个判断的。你只知道输入了什么，输出了什么，但中间发生了什么，就像一个黑色的盒子一样，看不透。这一点在某些需要高透明度的领域，比如医疗诊断或者金融信贷，可能会成为一个问题。

所以，机器学习和深度学习不是对立的关系，而是一个包含关系。深度学习是机器学习里一种更强大的、更自动化的方法。

你可以这么理解：机器学习是一个工具箱，里面有各种各样的工具（决策树、SVM、神经网络等）。深度学习就是这个工具箱里最新、最强力的一套工具（特指那些很深很复杂的神经网络），专门用来解决某些特定的、以前很难解决的问题，尤其是在图像和语言方面。但对于一些相对简单、数据量没那么大的问题，用工具箱里其他的老工具可能更顺手，也更有效率。