深度学习与机器学习

我已经练习了一些机器学习方面,并开发了一些小项目.如今一些嘈杂的博客,文章,公开帖子谈论深度学习.我很想知道机器学习和深度学习之间的区别,也许是学习一种称为深度学习的新方法/技术.我读过很少的博客,但从概念上讲,深度学习是机器学习的一个子集,它只不过是具有多层次的神经网络!然而,我感到惊讶和困惑,以确认它是机器学习和深度学习之间的唯一区别!如果我们只想谈论神经网络,那么考虑深度学习而不是机器学习的优点是什么？所以,如果是,为什么不称它为神经网络,或深度神经网络来区分某些分类？真的不同于我提到的吗？是否有任何实际例子显示出让我们做出这些不同观念的重大差异？

深度学习是ML模式和策略的集合,以提高经典ML算法的准确性,如MLP,NaïveBayes分类器等.

最早和最简单的策略之一 - 添加隐藏层以增加网络的学习能力.最近的一个 - 卷积自动编码器