Python培訓教程分享：python中機器學習和深度學習的區別究竟是什么?IT行業迅速發展，許多新興技術不斷問世，人工智能、云原生、云計算、機器學習、深度學習等等新名詞逐漸出現在人們的視線中，其實深度學習主要還是屬于機器學習的范疇領域之內的，本篇文章我們來了解下兩者的具體區別有哪些，請看下文：

　　機器學習的算法流程：

　　1、數據集準備

　　2、探索性地對數據進行分析

　　3、數據預處理

　　4、數據分割

　　5、機器學習算法建模

　　6、選擇機器學習任務

　　7、評價機器學習算法對實際數據的應用情況如何

　　首先我們要研究的是數據問題，數據集是構建機器學習模型流程的起點，進行探索性數據分析是為了獲得對數據的初步了解。探索性數據分析方法簡單來說就是去了解數據，分析數據，搞清楚數據的分布。主要注重數據的真實分布，強調數據的可視化，使分析者能一目了然看出數據中隱含的規律，從而得到啟發，以此幫助分析者找到適合數據的模型。

　　數據預處理，其實就是對數據進行清理、數據整理或普通數據處理。指對數據進行各種檢查和校正過程，以糾正缺失值、拼寫錯誤、使數值正常化/標準化以使其具有可比性、轉換數據(如對數轉換)等問題。

　　深度學習的算法流程：

　　深度學習優化了數據分析，建模過程的流程也是縮短了，由神經網絡統一了原來機器學習中百花齊放的算法。

　　1、數據集準備

　　2、數據預處理

　　3、數據分割

　　4、定義神經網絡模型

　　5、訓練網絡

　　深度學習不需要我們自己去提取特征，而是通過神經網絡自動對數據進行高維抽象學習，減少了特征工程的構成，在這方面節約了很多時間。

　　但是同時因為引入了更加深、更復雜的網絡模型結構，所以調參工作變得更加繁重啦。例如：定義神經網絡模型結構、確認損失函數、確定優化器，最后就是反復調整模型參數的過程。

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