深度學習和機器學習都提供了訓練模型和分類數據的方法，那么這兩者到底有什么區別?
       使用標準的機器學習的方法，我們需要手動選擇圖像的相關特征，以訓練機器學習模型。然后，模型在對新對象進行分析和分類時引用這些特征。
       通過深度學習的工作流程，可以從圖像中自動提取相關功能。另外，深度學習是一種端到端的學習，網絡被賦予原始數據和分類等任務，并且可以自動完成。
       另一個關鍵的區別是深度學習算法與數據縮放，而淺層學習數據收斂。淺層學習指的是當用戶向網絡中添加更多示例和訓練數據時，機器學習的方式能夠在特定性能水平上達到平臺級。
       如果需要在深度學習和機器學習之間作出抉擇，用戶需要明確是否具有高性能的GPU和大量的標記數據。如果用戶沒有高性能GPU和標記數據，那么機器學習比深度學習更具優勢。這是因為深度學習通常比較復雜，就圖像而言可能需要幾千張圖才能獲得可靠的結果。高性能的GPU能夠幫助用戶，在建模上花更少的時間來分析所有的圖像。
       如果用戶選擇機器學習，可以選擇在多種不同的分類器上訓練模型，也能知道哪些功能可以提取出最好的結果。此外，通過機器學習，我們可以靈活地選擇多種方式的組合，使用不同的分類器和功能來查看哪種排列最適合數據。
       所以，一般來說，深度學習的計算量更大，而機器學習技術通常更易于使用。
       深度學習，給人工智能以璀璨的未來
       深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，并拓展了人工智能的領域范圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。

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