请简要说明深度学习算法与传统机器学习算法之间的区别.
在高层次上,深度学习和传统机器学习算法之间的主要区别在于它们的架构或它们如何解决问题.传统机器学习算法具有更简单,更严格的数据处理管道.这些算法,如决策树,物流回归和支持向量机器,使用手工制定的规则或预定义的数学公式来建模问题,通常只有一个或两个数据处理层.因此,传统机器学习算法需要特征工程,这是选择或工程的过程,这将提高模型的性能.另一方面,深度学习算法具有更复杂的架构,由许多层相互连接的节点组成,通常被称为人工神经网络.这些算法执行简单的计算并将原始数据转化为更高水平的抽象数据,允许自动记录和处理原始数据.在传统机器学习算法中,这种结构可能需要更简单的计算和更复杂的数据处理,而从原始数据和原始数据中获得更好的摘要和总结.在深度学习算法中,这种结构可能具有更简单的计算功能,而从原始数据和原始数据中获得更好的摘要和更简单的数据.在传统机器学习算法中,这种结构可能具有更简单的计算和更复杂的特性,而无需从原始数据中获得更好的摘要和更简单的数据.