这里谁喜欢通过 Netflix 应用程序观看电影？ 有时，看完一部电影后，我们会根据应用程序主页上的有趣推荐继续观看另一场电影马拉松。
同样，如果您喜欢在 YouTube 上观看视频，有时主页上显示的视频不仅仅来自您订阅的频道。 但视频的背景与你看过的历史视频类似。
因此，这个推荐示例是机器学习和深度学习输出的真实案例。 这两个知识分支是数据科学的重要组成部分，因为它们有助于从用户行为中提炼数据以产生概率。
开始想象机器学习和深度学习是什么？ 机器学习和深度学习是一样的吗？ 在下面找到答案。
什么是机器学习和深度学习
机器学习是人工智能 (AI) 和计算机科学的一个分支，它创建算法来学习模式、见解和提炼数据。 机器学习是数据科学的重要组成部分，因为通过统计方法，算法经过训练可以从以前从未见过的数据中做出预测和见解。
机器学习的输出以预测和见解的形式出现，用作多个应用程序的建议，也用于整个业务的决策。
深度学习是机器学习的一部分，它可以自动执行大部分数据提取功能并最大限度地减少人为干预。 机器学习学习模式并从数据中发现见解，而深度学习算法研究数据以帮助对数据进行分类、有效处理数据、消化和处理非结构化数据； 例如图像和文本的组合。
度学习基本上是一个由 3 层或更多层组成的神经网络，用于：
研究大量数据
作出预测
提高数据准确性
那么你了解机器学习和深度学习之间 B2B 电话列表 的区别吗？Netflix 上的电影推荐或 YouTube 上的视频推荐是从用户行为数据中获取的一种概率形式。
机器学习和深度学习之间的区别
为了更清楚地理解机器学习和深度学习之间的区别，Sabrina 将通过案例进行解释。深度学习与机器学习的区别在于它使用的数据类型和学习方法。
