建議先學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，再學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它使用算法和統(tǒng)計(jì)模型來(lái)使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)地“學(xué)習(xí)”和“改進(jìn)”其性能，而無(wú)需進(jìn)行明確的編程。機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容涵蓋了各種算法和技術(shù)，包括決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，這些對(duì)于理解數(shù)據(jù)、特征工程和模型選擇都非常關(guān)鍵。

深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定領(lǐng)域，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的成功在很大程度上依賴于大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，但其核心思想仍然是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的。

因此，先學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以幫助你建立堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，理解數(shù)據(jù)、特征和模型之間的關(guān)系，以及如何選擇和應(yīng)用適當(dāng)?shù)乃惴āＨ缓螅趯W(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)時(shí)，你可以將之前學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到更復(fù)雜的模型和結(jié)構(gòu)上，更深入地理解深度學(xué)習(xí)的原理和應(yīng)用。

總的來(lái)說(shuō)，雖然深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前的熱門話題，但機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和技能對(duì)于任何希望在這個(gè)領(lǐng)域取得成功的人來(lái)說(shuō)都是必不可少的。