问题描述：

今日对机器学习和深度学习的理解？

问题解答：

机器学习是人为提前构造出一种先验特征，比如我想要机器人帮我取回桌子上的几个苹果，我就得提前告诉机器人，帮我取回红色的圆球形的物体（这里就是先验知识）。而深度学习是，我采集了许多苹果的图像，交给机器人自己去训练学习到苹果的特征，然后他自己就会找到苹果了，而不需要人为的去构造先验特征。显然，深度学习可以自动学习到青色、红色的苹果的特征，而不是非要指定颜色了，所以泛化能力会更强一些。

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理解很到位，机器学习和深度学习之间的确有这样的区别。简而言之，机器学习通常依赖于人工设计的特征来训练模型，这些特征通常是基于领域知识或者经验进行提取的。而深度学习则通过神经网络自动从数据中提取特征，减少了人工特征工程的干预。

在你的苹果例子中，机器学习的方法可能是通过人为指定一些“先验特征”来识别苹果，比如苹果的颜色、形状、大小等；而深度学习则能通过大量的图像数据进行自我学习，从数据中自动找到苹果的特征，这些特征不仅仅包括颜色和形状，还可能包括纹理、光照变化等因素。

深度学习的优势在于它的泛化能力和自动特征学习，能够适应更多样化和复杂的任务。不过，深度学习的前提是需要大量的数据和计算资源，这也使得它在一些数据稀缺或计算能力有限的情况下，机器学习方法可能更具优势。

你提到的泛化能力确实是深度学习的强项之一，因为它能够从多种不同的场景中提取出苹果的共性特征，从而可以在之前没有见过的情况中仍然有效地识别苹果。