人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种模拟人类智能的技术，它包含了多种复杂的算法和模型，用以解决各种问题。其中，机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）是两大核心领域，它们共同构成了现代人工智能的基石。
什么是机器学习
机器学习是一种基于统计学、计算理论等多个学科知识的人工智能技术。它主要涉及如何让计算机系统通过数据分析和模式识别来提高其决策能力。简单来说，机器学习就是让计算机会自己从大量数据中“学”到规律，然后根据这些规律做出预测或决策。
什么是深度学习
深度学习则是在更高层次上发展出来的一种特殊类型的机器学习，它使用神经网络进行训练，这些神经网络结构类似于人的大脑中由不同区域相互连接组成的大型网络系统。在这个过程中，深度神经网络能够自动发现数据中的特征，并且可以处理非常复杂的问题，如图像识别、自然语言处理等。
人工智能特点：普适性与专一性
在探讨这两个领域之前，我们首先需要了解人工智能的一个基本特点——普适性与专一性。一般而言，人工智能被分为弱AI（Narrow AI或Weak AI），强AI（Strong AI或General AI），以及超越当前我们所理解的人工总体AI（Superintelligence）。这里，我们讨论的是弱AI，即那些能完成特定任务但不具备全面的自主意识的人工系统。这也是为什么我们的研究重点放在如今最为活跃的ML和DL上，因为它们分别代表了对具体问题集上的优化以及面向广泛应用场景下的挑战。
区别之初见：概述
为了更好地解释两者之间的差异，让我们先看一个概览：
目标：
机器学习：通过算法从经验中获取信息，以改善性能。
深度-learning: 使用神经网络捕捉数据分布，以实现更高级功能，如视觉感知。
方法：
机器learning: 利用统计推理来调整参数。
深Learning: 适用于复杂非线性关系建模，可以很好地捕捉抽象概念。
应用：
任何类型的问题，无论简单还是复杂，都可以使用ML。
特殊情况下，对于高度抽象、高维空间内物体分类任务尤其有效，比如图像识别、语音转写等任务。
这种简单明了的划分虽然有助于初步理解，但实际工作中，这两者之间往往难以完全界定，不同的问题可能会同时采用这两种方法来获得最佳效果。此外，在某些情形下，一些工具也可能会将这两个术语混用或者直接忽略细微差异，而只关注它们共同提供给他们带来的效益。这使得对于新手来说，有时候很难确定哪个词汇应该被使用，以及它们各自代表着何种含义。
进一步探究：技术细节
数据输入
在开始之前，让我们考虑一下每一种方法都需要什么样的输入：
Machine Learning: 输入通常是一个表格格式，其中包含了属性/变量列，以及标签列。如果这是一个监督式模型，那么还包括预测值；如果是不监督式，则没有标签列。而如果是无监督，则所有输出都是未知状态的事实数量。这意味着你必须知道你的目标变量是什么样子的，你想要基于这些信息去做预测或者分类。但是对于一些无监督的情况，只需单独考虑输入即可找到模式而不依赖任何输出信息。
Deep Learning: 在此方面，与传统ML不同的是，DL利用卷积层、循环层、长短期记忆(LSTM)等特别设计好的架构去寻找潜在隐藏模式并产生相关性的结果。在这个框架下，每一次迭代都会更新权重，使得整个体系逐渐变得更加精确，从而达到最佳效果。这种方式并不依赖显式定义输出变量，而是在运行时动态生成新的表示形式，并且随着时间推移不断完善这些表示，使模型能够更加准确地回应环境变化，同时保持灵活性以适应不同的环境条件需求。
模型训练
当谈及如何通过算法进行训练时，又有所不同：
Machine Learning: 这里的主要思想之一就是将已有的知识加以扩展，即根据现有例子(数据)形成结论并提取规则。一旦建立起这样的规则，就可以用它来判断新的未见过案例是否符合已有的认识。当存在足够数量正确示例后，可以说该模型已经学会了一门技能，其表现将随着更多样化甚至来自其他领域补充更多样化后的示例而变得更加精准。但由于缺乏真正的情感或直觉，没有办法做出超越目前编程逻辑范围内的事情，也就无法拥有真正意义上的“创造力”。
Deep Learning: 这里运用的想法非常接近生物认知科学中的一个假设，即，大脑并不只是按照命令行执行程序，而是一系列交叠反应发生的地方。大脑部件间相互作用导致全球行为出现。这使得DL具有很多优势，比如比传统ML更好的泛化能力，更容易处理那些对于人类来说似乎琐碎但实际上却极其复杂的事情例如图片识别，或听懂自然语言命令。不过，由于这一进阶技术要比传统标准算法多数步骤，所以通常需要大量专业资源才能实施成功，而且即便如此仍然不能保证100%正确率，因为这样反映出的错误本身也许源于我们的世界观本身不足够完整罢了——这是关于未来方向的一个巨大谜题待解答！
结果评估
最后，当我们收集到足够数量经过清洗整合后的结果之后，我们就能看到哪些努力付出了怎样的回报:
Machine Learning: 这部分影响因素包括误差大小、真实世界事件频率统计及其对应预测值偏离程度，还有一般性能指标诸如F-Score,Precision, Recall, ROC AUC Curve etc., 另外还有重要的是A/B测试以及试错过程中的反馈调校，这一切综合起来帮助你决定是否继续使用某个方案，如果必要的话，该方案又需进一步修改提升至达最大限额效益水平。
Deep Learning: 对於這種技術來說，這個過程會更加複雜，因為我們正在測試一個由數百萬甚至數十億參數組成的大型網絡，並將它們調整為適應資料集內容對應準確預測結果。此時，最常見到的評估指標還是ROC曲線與AUC值，但是這裡還會考慮到訓練時間長短與計算資源消耗大的問題，因為DL通常涉及大量複雜運算，這樣增加了一個額外挑戰點，就是實際可行性的考慮事項。總結來說，這兩種機制都通過從資料集中學習並對預測進行優化，但他們各自擁有一套獨立且專門設計來滿足自身問題類別需求的一系列方法和技巧。我們希望透過這篇文章，您能夠獲得關於機械學習與深層學習區別之間那細微差異以及雙方優點的一份全面了解。如果您對於進一步詳細了解相關領域感到興趣，我們鼓勵您繼續探索相關文獻與教材，以獲得最廣泛範圍內最新科技動態！
