机器学习算法和深度学习

机器学习是一种人工智能分支，它专注于使计算机系统从数据中学习和改进，而无需显式编程。算法主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。这些方法通过模式识别和数据分析，解决诸如分类、回归、聚类等预测和决策问题。

深度学习则是机器学习的一个子集，特别强调模仿人脑神经网络（尤其是大脑皮层）的多层结构。它利用深层神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等）对复杂的数据进行特征提取和高级抽象，解决了许多传统机器学习难以处理的问题，如图像识别、语音识别和自然语言处理。

相关问题--
1. 机器学习的主要类型有哪些？
2. 深度学习与传统机器学习的区别是什么？
3. 在哪些领域深度学习应用广泛？