人工智能是近期最流行的趋势之一.机器学习和深度学习构成了人工智能.下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 :
机器学习是使计算机按照设计和编程的算法运行的科学艺术.许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式.机器学习包括以下类型的模式
监督学习模式
无监督学习模式
深度学习是机器学习的一个子领域，其中涉及的算法受到结构和功能的启发.大脑称为人工神经网络.
今天深度学习的所有价值都是通过有监督的学习或从标记数据和算法中学习.
每个算法都在深度学习经历了同样的过程.它包括输入的非线性变换层次结构，可用于生成统计模型作为输出.
考虑以下定义机器学习过程的步骤
标识相关数据集并准备进行分析.
选择要使用的算法类型
根据使用的算法构建分析模型.
在测试数据集上训练模型，根据需要进行修改.
运行用于生成测试分数的模型.
在本节中，我们将了解机器学习和深度学习之间的区别.
机器学习适用于大量数据.它对于少量数据也很有用.另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作.下图显示了机器学习和深度学习的工作量和数据量减去;
与传统的机器学习算法不同，深度学习算法主要依赖于高端机器.深度学习算法执行许多矩阵乘法运算，这需要大量的硬件支持.
特征工程是一个过程将领域知识放入指定的特征中以降低数据的复杂性，并使学习算法可见的模式可用.
示例 : 传统的机器学习模式关注于特征工程过程所需的像素和其他属性.深度学习算法专注于数据的高级功能.它减少了开发每个新问题的新特征提取器的任务.
传统的机器学习算法遵循标准程序来解决问题.它将问题分解为多个部分，解决它们中的每一个并将它们组合起来以获得所需的结果.深度学习的重点是从头到尾解决问题，而不是将其分解为分裂.
执行时间是指所需的时间训练算法.深度学习需要大量的时间来训练，因为它包含了许多参数，这些参数需要比平时更长的时间.机器学习算法相对需要较少的执行时间.
可解释性是比较机器学习和深度学习算法的主要因素.主要原因是深度学习在用于工业之前仍然是第二个想法.
在此我们将了解机器学习和深度学习的不同应用.
用于面部识别的计算机视觉
信息从搜索引擎中搜索，如文本搜索图像搜索.
具有指定目标身份的自动电子邮件营销.
癌症肿瘤的医疗诊断或任何慢性病的异常识别.
照片标记等应用程序的自然语言处理.在Facebook中使用了解释此场景的最佳示例.
在线广告.
随着行业中使用数据科学和机器学习的趋势越来越大，对于每个组织来说，在其业务中灌输机器学习将变得非常重要.
深度学习比机器学习更重要.深度学习被证明是最先进的表现中最好的技术之一.
机器学习和深度学习将证明在研究和学术领域是有益的.
在本文中，我们概述了机器学习和深度学习插图和差异也关注未来趋势.许多AI应用程序主要利用机器学习算法来推动自助服务，提高代理生产率和工作流程的可靠性.机器学习和深度学习算法为许多企业和行业领导者提供了令人兴奋的前景.
