深度學習和機器學習都提供了訓練模型和分類資料的方法，那麼這兩者到底有什麼區別?
使用標準的機器學習的方法，我們需要手動選擇影象的相關特徵，以訓練機器學習模型。然後，模型在對新物件進行分析和分類時引用這些特徵。
通過深度學習的工作流程，可以從影象中自動提取相關功能。另外，深度學習是一種端到端的學習，網路被賦予原始資料和分類等任務，並且可以自動完成。
另乙個關鍵的區別是深度學習演算法與資料縮放，而淺層學習資料收斂。淺層學習指的是當使用者向網路中新增更多示例和訓練資料時，機器學習的方式能夠在特定效能水平上達到平台級。
如果需要在深度學習和機器學習之間作出抉擇，使用者需要明確是否具有高效能的gpu和大量的標記資料。如果使用者沒有高效能gpu和標記資料，那麼機器學習比深度學習更具優勢。這是因為深度學習通常比較複雜，就影象而言可能需要幾千張圖才能獲得可靠的結果。高效能的gpu能夠幫助使用者，在建模上花更少的時間來分析所有的影象。
如果使用者選擇機器學習，可以選擇在多種不同的分類器上訓練模型，也能知道哪些功能可以提取出最好的結果。此外，通過機器學習，我們可以靈活地選擇多種方式的組合，使用不同的分類器和功能來檢視哪種排列最適合資料。
所以，一般來說，深度學習的計算量更大，而機器學習技術通常更易於使用。
深度學習，給人工智慧以璀璨的未來
深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智慧的領域範圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。
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