1樓：
深度學習就是指使用深度神經網路的機器學習。所以，所有深度學習都是機器學習，。但是機器學習不一定深度學習，比如SVM這種模型算是機器學習，但不是深度學習。
機器學習是實現人工智慧的一種方法。人工智慧其實是乙個很模糊的概念。二十多年前深藍擊敗了人類象棋大師，那個時候的深藍也被叫做人工智慧，但是深藍並沒用到任何機器學習。
但是，在圍棋上擊敗人類的AlphaGo就用到了機器學習。
機器學習也是資料分析的一種辦法。以前資料分析只是統計學研究的問題，包括各種回歸分析、統計推斷之類的。但是，現在機器學習也可以被用來做資料分析。
2樓：若辰
簡單說一下我的理解哈：
資料分析會用到機器學習的方法，但目前看還是多以一些經典的傳統方法為主比如xgboost，因為資料分析會比較側重於可解釋性和視覺化。
深度學習算是機器學習裡面的乙個分支，其理論在2023年前就已經有了，而隨著這十年算力的極大提公升才真的表現其魅力和可落地。標誌2023年Hinton ImageNet奪冠，打響了深度學習的熱潮。
所以總結一下，資料分析裡面會用到一些機器學習演算法而深度學習算是機器學習的乙個分支。完
Spark 深度學習 資料分析 可行嗎？
千鋒大資料學院 首先你要知道什麼是深度學習，什麼是資料分析，其實如果是做到深度學習這方面和資料分析的話，應該是接觸到一些演算法結構了，那可以推薦你在網上報乙個培訓班吧，專門研究演算法，這樣提公升很顯著，同時演算法的可以去看一下spark的MLlib機器學習，跟著官網去學習吧，官網最權威，雖然是基礎，...
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