機器學習與深度學習雖然同屬于人工智能領域，但它們之間存在很大的差異。三者之間可以理解為，機器學習是AI的子集，而深度學習則是機器學習的子集，就好像一個俄羅斯套娃。

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機器學習定義

機器學習是AI的一種動態(tài)形式，可以訪問更廣泛的數(shù)據(jù)，并進行自我修改，其系統(tǒng)比傳統(tǒng)的AI解決方案更高效、更具適應性。機器學習用途范圍已經(jīng)遠遠超出了檢查程序，其流程自動化，數(shù)據(jù)分析，銷售優(yōu)化等功能，將被廣泛應用于大中型企業(yè)。

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深度學習定義

深度學習是機器學習的一個子集，有自己的兩個細分：深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡和深度強化學習。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是算法的多層結構，旨在識別數(shù)據(jù)并據(jù)此得出結論。其處理的數(shù)據(jù)形式多樣：從數(shù)字、文本到聲音、圖像等等，隨著處理數(shù)據(jù)增加，AI可識別的模式也不斷增加，該系統(tǒng)也因此變得越來越完善。而深度強化學習側重于軟件，以便能夠采取最佳行動來實現(xiàn)其目標。

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就AI而言，機器學習與深度學習并非是競爭關系，而是同一技術領域的多個層次，本質上來講，這兩個要素都是人工智能的一部分。兩者共同深入研究，才能真正促進AI的發(fā)展。