深度学习与机器学习的关系及机器学习中的深度学习

深度学习和机器学习是两个紧密相关的概念，它们都属于人工智能领域，并且在许多应用中发挥重要作用。机器学习是一种通过从数据中学习并自动改进的方法，以实现特定任务的能力。而深度学习是机器学习的一个分支，专注于使用深度神经网络进行学习和推断。

机器学习是一个更广泛的概念，包括了多种方法和技术，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。这些方法主要关注从数据中提取特征，并通过学习算法进行模式识别和预测。机器学习的目标是通过训练模型来自动进行任务，而不需要明确的编程指令。

深度学习是机器学习的一个子集，它使用称为神经网络的模型来模拟人脑的神经系统。深度学习通过多层次的神经元网络进行学习和推断，这些网络具有大量的参数和层级结构。通过逐层学习和提取特征，深度学习可以自动发现数据中的复杂模式和关联，从而实现更高级别的学习和预测。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python中的Keras库进行深度学习任务：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras