機器學習vs深度學習：一個比較研究
在現代人工智慧的發展中，機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）兩個概念經常被提及。這兩種技術都能夠讓電腦學會從資料中獲取模式，並且應用於各種領域。但是，牠們之間還有許多差異。
在機器學習中，算法師需要根據特定的規則和策略來設計模型，以便能夠從資料中獲取有用的信息。這些模型通常會使用線性回歸、決策樹或隨機森林等方法。但是，這種方法也存在一些限制，如需人工干預、計算複雜度高等問題。
相比之下，深度學習則是一個更進階的技術，它能夠讓電腦學會從資料中獲取更加complex和abstract的模式。這些模型通常會使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）或循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）等方法。但是，這種技術也存在一些挑戰，如需大量資料、計算資源需求高等問題。
總的來說，機器學習和深度學習都是人工智慧發展中的重要工具，牠們之間的差異在於算法設計和模型 complexity。了解這兩種技術的優點和缺點，可以幫助我們更好地應用牠們於實際問題中。