机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习都是人工智能的分支，但它们有一些不同之处。

机器学习是指一种通过训练模型，从数据中学习规律并进行预测的方法。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习是指训练数据集中已经有了标签或者分类信息，模型通过学习标签信息来进行预测，例如分类和回归问题。无监督学习是指训练数据集中没有标签或者分类信息，模型通过学习数据本身的特征来进行聚类、降维等任务。半监督学习是指训练数据集中只有部分数据有标签或分类信息，模型通过学习有标签的数据来进行预测。

深度学习是机器学习的一种技术手段，主要使用神经网络进行模型训练和预测。深度学习可以通过多层神经网络来自动提取数据的特征，并且可以学习到更加复杂的模式，例如图像和语音识别等领域。深度学习算法中最著名的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

因此，机器学习和深度学习可以说是包含关系，深度学习是机器学习中的一种技术手段。