机器学习跟深度学习的区别

深度学习和机器学习的区别如下：1、数据量 机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。 在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。 下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。 2、硬件依赖性 与传统机器学习算法相反，深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。

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由于要处理的数据量和所用算法中涉及的数学计算的复杂性不同，深度学习系统需要比简单的机器学习系统更强大的硬件。 用于深度学习的一种硬件是图形处理单元 (GPU)。 机器学习程序可以在没有那么多计算能力的低端机器上运行。