入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习

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我们可以画一条简单的直线来根据身高预测体重，比如：

Weight (in kg) = Height (in cm) – 100

如果这条直线预测身高很准确，那怎样来衡量它的性能呢？比如以预测值和真实值之间的差值来衡量预测模型的性能。当然，源数据越多，模型效果就越好。如果效果不好，那么可以使用其他方法来提升模型性能，如增加变量（如性别）或者改变预测直线。

【例2 风暴预测系统】

假定要构建一个风暴预测系统，你手头上有过去发生的风暴数据以及这些风暴发生前三个月的天气数据。那么怎样构建一个风暴预测系统呢？

首先要做的是清洗数据并找到数据中的隐藏模式，比如导致风暴产生的条件。我们可以对一些条件建模，比如温度是否大于40摄氏度，湿度是否介于80到100之间，然后将这些特征输入模型。

你要做的就是充分利用历史数据，然后预测是否会产生风暴。在这个例子中，评价的指标是正确预测风暴发生的次数。我们可以重复预测过程多次，然后将性能结果返回系统。

回到最初机器学习的定义，我们将风暴预测系统定义如下：任务T是找到造成风暴的大气条件，性能P是在模型参数学习好之后，正确预测的次数，经验E是系统的迭代过程。

深度学习

深度学习其实很早之前就出现了，随着近几年的炒作，又逐渐火起来了。

深度学习是一种特殊的机器学习，它将现实世界表示为嵌套的层次概念体系（由较简单概念间的联系定义复杂概念，从一般抽象概括到高级抽象表示），从而获得强大的性能与灵活性。

Deep learning is a particular kind of machine learning that achieves great power and flexibility by learning to represent the world as nested hierarchy of concepts, with each concept defined in relation to simpler concepts, and more abstract representations computed in terms of less abstract ones.

【例1 图形检测】

假设我们要将矩形和其他图形区别开。人眼首先是检测这个图形是否有4条边（简单概念）。如果有4条边，在检测它们是否相连，闭合且垂直，以及是否相等（嵌套层次概念）。事实上，我们将一个复杂的任务（矩形识别）分解成一些简单低抽象层次的任务。深度学习本质上是在更大的范围内做这件事。

【例2 猫还是狗】

这个案例是构建一个能够识别图片中动物是猫或者狗的系统。

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