神经网络和机器学习是核算机科学和人工智能范畴中两个严密相关的概念。它们都是经过算法让核算机从数据中学习，以履行特定的使命。以下是它们之间的一些联络和差异：

1. 界说： 机器学习：机器学习是一种让核算机经过数据学习并做出决议计划或猜测的技能。它不需求程序员为每个或许的输入编写规矩，而是让核算机自己从数据中学习。 神经网络：神经网络是一种仿照人脑神经元结构的核算模型，它由很多相互连接的神经元组成。神经网络是机器学习的一种办法，特别合适于处理杂乱的模式辨认使命。

2. 联系： 神经网络是机器学习的一种完成办法。除了神经网络，还有其他许多机器学习算法，如决议计划树、支撑向量机、随机森林等。 神经网络特别合适处理具有很多特征和杂乱联系的使命，如图画辨认、自然语言处理等。

3. 使用： 机器学习能够使用于许多范畴，如引荐体系、诈骗检测、语音辨认、股票猜测等。 神经网络特别适用于图画和语音辨认、自然语言处理等使命。

4. 开展： 跟着核算才能的进步和大数据的呈现，神经网络和机器学习都得到了敏捷的开展。特别是深度学习（一种根据神经网络的机器学习办法）在近年来取得了巨大的成功。

5. 应战： 机器学习和神经网络都面临着许多应战，如数据隐私、模型解释性、核算资源等。

总的来说，神经网络是机器学习的一种办法，特别合适处理杂乱的模式辨认使命。跟着技能的不断开展，它们在各个范畴都得到了广泛的使用。

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