机器学习的每个子类别都有各自的特定应用并适合不同的挑战。
这些子类别的多样性反映了机器学习领域的丰富性和多功能性。
因此，人工智能和机器学习并不是同义词。
事实上，需要明确的是，尽管与 ML 相关的一切都属于人工智能，但人工智能不仅包括机器学习。
机器学习
人工智能与深度学习
深度学习是机器学习的一个子类别，专注于使用人工神经网络解决复杂任务。具体来说，深度学习包括处理来自大数据的系统数据的算法。
深度学习算法具有创新性，与机器学习相比代表了一种进化，因为深度神经网络甚至能够处理图像、音频和文本等非结构化数据，并产生卓越的结果。
深度学习的工作原理：深度神经网络结构
深度学习中的“深度”一词指的是所用神经网络的深度。
与可能只有一两个隐藏层的传统神经网络不同，深度神经网络可以由数十层或数百层组成。
众多层的存在使得网络可以学习越来越复杂的传入信息表示，然后重新阐述它们。
此功能对于解决复杂问题特别有效，例如图像识别、自然语言处理和许多其他应用。
DL 和电子学习
如果你考虑一下用这个工具可以做的一切，那么在电子学习领域应用深度学习的重要性就显而易见了：
自动化内容、创建自我评估测验、提高内容曝光率……
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根据学生的技能水平和兴趣创建小组，使学习变得协作；
向学生推荐教育内容 并邀请他们观看或阅读；
根据用户的兴趣和技能个性化内容；
改善聊天机器人的响应；
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尽管深度学习取得了成功，但它仍面临一些挑战，例如需要大量数 俄罗斯赌博数据 据进行训练以及深度网络的计算复杂性。
然而，专用硬件、更高效的算法和正则化技术的不断发展解决了这些挑战，并帮助实现了几年前看似科幻小说的应用程序。
深度学习
机器学习与深度学习：主要区别
现在我们对这两个领域有了总体了解，让我们看看机器学习和深度学习之间的主要区别：
学习架构：在机器学习中，重点通常放在传统统计模型上，例如线性回归或贝叶斯分类器。另一方面，在深度学习中，重点是使用具有多个隐藏层的人工神经网络。
模型复杂性：DL 以其处理复杂数据的能力而闻名，而 ML 处理的信息比数据还多。
数据量：DL通常需要大量数据才能成功训练深度神经网络。传统的机器学习只能处理一小部分数据。