深度学习与机器学习的关系和差别？

深度学习与机器学习既有紧密的联系，又存在明显的差别：

关系

• 深度学习是机器学习的分支：机器学习是一门多领域交叉学科，旨在让计算机通过数据学习模式，并利用这些模式进行预测或决策。深度学习则是机器学习中的一个特定领域，它基于人工神经网络，通过构建具有多个层次的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征表示。因此，可以说深度学习是机器学习的一个重要子集，继承了机器学习的基本理念和目标。
• 基于机器学习理论基础：深度学习依赖于许多机器学习的基础理论和方法。例如，在模型训练过程中，深度学习模型使用机器学习中的优化算法（如随机梯度下降及其变种）来调整模型参数，以最小化损失函数；在模型评估方面，也采用机器学习中常见的指标，如准确率、召回率、均方误差等，来衡量模型的性能。

差别

• 模型结构复杂度：
  • 机器学习：传统机器学习模型结构相对简单，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等模型，其复杂度通常由人为设计和调整的参数控制，模型的表达能力有限，难以处理非常复杂的数据模式。例如决策树的深度和分支数量决定了其复杂度，人工需要根据数据特点进行合理设置。
  • 深度学习：具有高度复杂的模型结构，通常包含多个隐藏层，形成深度神经网络。这些深度模型能够自动学习数据中极其复杂的特征和模式，无需人工手动提取特征。例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，