本文探讨了机器学习与深度学习之间的区别。深度学习作为机器学习的一种，利用深度神经网络让模型更加复杂，以更深层次地理解数据。文章还介绍了监督学习与无监督学习的不同模型，如卷积神经网络（CNN）和Deep Belief Networks（DBN）。
值得一提的是，机器学习和深度学习是有区别的。一种实现机器学习的技术，它的机器学习意味着计算机算法可以像人一样从数据中找到信息，从而学习一些法律。虽然深度学习是一种机器学习，但深度学习使用深度神经网络来使模型更复杂，从而使模型更深入地理解数据。
深度学习是一种基于机器学习中的数据表征学习的方法。深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机在于建立和模拟人脑的神经网络进行分析学习。它模仿人类大脑解读图像，声音和文本等数据的机制。
与机器学习方法一样，深度机器学习方法也具有监督学习和无监督学习。在不同的学习框架下建立的学习模式是非常不同的。例如，卷积神经网络（CNN）是一种监督学习下的深度机器学习模型，Deep Belief Nets（DBN）是一种在无监督学习下的机器学习模型。
如上图所示，人工智能是外部最早和最大的同心圆;随后机器学习，稍后;最深处的是深度学习，这是当今人工智能爆炸的核心驱动力。
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