深度學習和大資料有什麼區別？

深度學習的概念起源於對人工神經網路的研究。 具有多個隱藏層的多層感知器是深度學習結構的乙個例子。 深度學習通過組合低階特徵來發現資料的分布式特徵表示，形成更抽象的高階表示屬性類別或特徵。 [1]

深度學習的概念是由Hinton等人在2006年提出的。 基於深度置信網路（DBN），提出了一種無監督貪婪逐層訓練演算法，為解決深層結構相關優化問題帶來了希望，進而提出了一種多層自編碼器深度結構。 此外，Lecun等人提出的卷積神經網路是第乙個真正的多層結構學習演算法，它利用空間親戚來減少引數數量，以提高訓練效能。

1] 深度學習是一種基於資料表示學習的機器學習方法。觀測值（例如影象）可以通過多種方式表示，例如每個畫素的強度值向量，或者更抽象地表示為一系列邊緣、特定形狀的區域等。 使用某些表示（例如，面部識別或面部表情識別）從例項中學習任務更容易。

深度學習的好處是，它用無監督或半監督的特徵學習和分層特徵提取高效演算法取代了手動特徵採集。

機器學習是一門研究計算機如何模擬或實現人類學習行為以獲得新知識或技能，並重組現有知識結構以不斷提高其效能的學科。 機器能像人類一樣學習嗎？ 1959年，美國的塞繆爾設計了乙個西洋棋程式，該程式能夠通過不斷的下棋來學習和提高他的西洋棋技能。

4年後，這個程式戰勝了設計師本身。 又過了3年，該計畫擊敗了一位已經贏了8年的美國不敗冠軍。 該計畫向人們展示了機器學習的力量，並提出了許多發人深省的社會和哲學問題。

深度學習是機器學習領域的乙個新研究方向，它被引入機器學習中，使其更接近最初的目標——人工智慧。

深度學習是對樣本資料的內在規則和表示水平的研究，在這些學習過程中獲得的資訊對文字、影象和聲音等資料的解釋有很大幫助。

深度學習是對樣本資料的內在規則和表示水平的研究，在這些學習過程中獲得的資訊對文字、影象和聲音等資料的解釋有很大幫助。 最終目標是讓機器能夠像人類一樣進行分析學習，並識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是一種複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面比以前的技術要高得多。