机器学习示例-流媒 Spotify 的推荐系统是机器学习的一个很好的例子。它的协同过滤算法首先比较使用该服务的人们创建的播放列表。然后，算法使用 手机号码数据 这些播放列表来查找符合类似标准的其他歌曲并将其推荐给用户。 Spotify 还使用 NLP（自然语言处理）——实时理解语音和文本的能力。该算法应用于有关音乐的文章和帖子，以更好地描述系统中的每首歌曲并将其推荐给相关听众。
什么是深度学习？
深度学习模型基于称为多层人工神经网络的算法，其结构基于并模仿生物神经结构。其理念是以与人类相同的方式分 应用，工具简单 析数据。有一个输入层、隐藏层（执行分析的地方）和一个带有分析最终结果的输出层。隐藏层越多，分析越深入（越复杂），从而获得最准确的结果。
深度学习的一个例子是自动驾驶汽车
特斯拉汽车需要经验和人类在驾驶时做出决策的能力。许多国家的公共道路上都有道路、交通法规、标志、信号和行人，特斯拉等自动驾驶汽车必须先识别这些才能在公共道路上行驶。需要处理的信息很多机器学习示例-流媒 ，但可以通过深度学习来完成。
深度学习与机器学习——主要区别是什么？
由于机器学习是人工智能的一部分，因此深度学习是机器学习的一部分。使用神经网络的深度学习比通常使用决策树的机器学习 电话号码业务线索 先进得多，并且深度学习使得创建大多数类似人类的 AI 解决方案成为可能。
机器学习算法的结构相对简单（使用线性回归或决策树），而深度学习需要多层复杂的人工神经网络。
经典的机器学习基于人类的解释。为了了解给定数据之间的差异，有必要标记数据集。深度学习也可以从标记数据集中受益，但并不一定需要它。