机器学习和深度学习

r Samuel)编写了第一个计算机学习程序，在这个程序中，IBM计算机玩跳棋的时间越长，它就越擅长。快进到今天，当人工智能不仅仅是尖端技术，相关工作薪资高，工作令人兴奋。机器学习工程师的需求量很大，无论是数据科学家还是软件工程师都不具备机器学习领域所需的技能。公司需要精通这两个领域的专业人士，但他们既不能胜任数据科学家的工作，也不能胜任软件工程师的工作。这类人群就是机器学习工程师。

“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”这三个词经常交替出现，但如果你正在考虑从事人工智能的职业，了解它们之间的区别是很重要的。

根据牛津生活词典，人工智能是“计算机系统的理论和发展，能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言间的翻译。”尽管它们可能被称为“智能，“有些人工智能计算机系统不能自己学习;这就是机器学习和深度学习的用武之地。

让我们深入讨论机器学习和深度学习到底是什么，以及机器学习和深度学习的区别。

什么是机器学习?

通过机器学习，计算机系统通过编程来学习输入的数据，而不需要重复编程。换言之，他们不断地提高自己在任务上的表现，例如，在没有人帮助下玩游戏。机器学习被广泛应用于艺术、科学、金融、医疗等领域。有不同的方法让机器学习。有些是简单的，如一个基本的决策树;有些则要复杂得多，涉及多层人工神经网络。后者发生在深度学习中，我们一会儿再谈。

机器学习之所以成为可能，不仅仅是因为亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)在1959年的突破性计划，使用了一个相对简单(按今天的标准)的搜索树作为其主要驱动程序，他的IBM计算机在跳棋方面不断得到改进。

多亏了互联网，大量的数据被创建和存储，这些数据可以提供给计算机系统，帮助他们“学习”。使用Python进行机器学习是当今最流行的方法。

什么是深度学习?

有人认为深度学习是机器学习的下一个前沿，是最前沿的前沿。如果你看过Netflix，一些流媒体音乐服务会根据你过去听过的歌曲，或你点赞过的歌曲，为你推荐观看的内容。这些能力都建立在深入学习的基础上。谷歌的语音识别和图像识别算法也使用深度学习。

正如机器学习被认为是人工智能的一种

（编辑：东莞站长网）

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