深度学习和机器学习的本质区别（白话版）
深度学习与机器学习的本质区别
在人工智能的世界里，机器学习和深度学习是两个常被提及的概念，但它们在本质上有着重要区别。简单来说，机器学习依赖于人为设定的数据模式，而深度学习则更依赖于数据本身自动发现模式。
机器学习：单层公式的参数推导
机器学习通常采用单层的数学公式来建模，例如：
w x + b = y wx + b = y wx+b=y (也可能复杂，比如二次型，但是就是一个公式)
在这个公式中，( w ) 和 ( b ) 是需要训练的数据参数，而 ( x ) 是输入，( y ) 是输出。机器学习的核心任务是利用数据来找到最合适的 ( w ) 和 ( b )，使得公式能最好地匹配训练数据。
由于模型较为简单，机器学习通常需要人们先分析数据的特征，手动选取合适的变量，从而让模型能更好地捕捉数据中的隐藏关系。
深度学习：多层神经网络的参数推导
深度学习则更进一步，它不是依赖单层公式，而是使用多个公式的组合来建模。例如，一个简单的深度学习模型可能如下：
w 1 x + b 1 = y 1 w_1x + b_1 = y_1 w1x+b1=y1
w 2 y 1 + b 2 = y 2 w_2y_1 + b_2 = y_2 w2y1+b2=y2
w 3 y 2 + b 3 = y w_3y_2 + b_3 = y w3y2+b3=y
这就是典型的神经网络结构，数据会经过多层计算，每一层都会提取不同层级的特征。深度学习的核心任务同样是训练参数 ( w ) 和 ( b )，但由于模型结构复杂，它可以自动学习数据中的隐藏模式，而不需要人为设定特征。 比如它可以发现二次型，三次型或者更多次的规律。
本质区别：人 vs 机器的特征提取
- 机器学习 更依赖人为发现数据的隐藏关系，需要手动选择特征，比如在房价预测中，人们可能会选择房屋面积、地理位置、楼层等作为输入特征。
- 深度学习 能自动发现隐藏关系，比如在人脸识别中，神经网络可以自行学习边缘、轮廓、五官等特征，而无需人工干预。
总结
机器学习适用于结构化数据、需要解释性强的任务，而深度学习则适用于更复杂、难以人为定义特征的任务，如图像识别、自然语言处理等。两者本质上都是在推导参数 ( w )，但机器学习的模式更简单，而深度学习依赖多层计算，能自动提取数据中的深层模式。