機器學習（Machine Learning）和深入學習（Deep Learning）的差異
在近年來，人工智慧（AI）技術的發展速度驚人。其中，機器學習和深入學習是兩種最受歡迎的AI應用方法。但是，這兩個術語經常被混淆，導致很多人對於其差異感到困惑。
在這篇文章中，我們將探討機器學習和深入學習之間的主要差異。首先，讓我們來了解什麼是機器學習？
機器學習是一種能夠從資料中學習並預測未來結果的算法技術。它可以應用於各種領域，例如自然語言處理、圖像識別和音頻識別等。在機器學習中，模型通常是基於線性或非線性的算法，並且需要大量的訓練資料。
相比之下，深入學習是一種更進一步的AI應用方法。它可以將輸入轉換為更加抽象化和複雜的表示形式，以便更好地捕捉到資料中的模式。在深入學習中，模型通常是基於神經網絡（Neural Network），並且需要大量的訓練資料和計算資源。
在這兩種方法之間，有很多差異。首先，機器學習主要focus於輸入資料的特徵，而深入學習則focus於輸入資料的抽象化表示形式。在機器學習中，模型通常是基於線性或非線性的算法，而在深入學習中，模型則是基於神經網絡。
此外，深入學習也需要更多的計算資源和訓練時間，因為它需要處理大量的資料並進行複雜的計算。在這個領域中，有很多新的技術和工具正在出現，以支持深入學習的應用。例如，Google 的 TensorFlow 和 Microsoft 的 CNTK 等。
總之，機器學習和深入學習都是AI應用的重要方法。但是，牠們之間有很大的差異。如果您想了解更多關於這兩種方法，可以查看我們之前發表的一篇文章：https://thejustright.net。