深度学习与传统机器学习模型的主要区别是什么?
深度学习和传统机器学习都是教计算机从数据中学习的方法,识别模式以做出决策和预测.两者之间的关键区别在于模型架构和从数据中提取见解的基本方法.传统机器学习基于线性回归,决策树,k-最近邻居和支持向量机等算法.这些方法通常需要训练数据集进行精心策划和结构化,以及明确给出的特征 (手工制作) 代表原始数据,因此算法可以学习识别数据中的模式,同时具有计算效率.在内,深度学习是机器学习的一个子集,涉及对比层次的神经训练.这些可以自动学习特征和原始数据的表示,通常是工程的主要特征.由于这些模型和模型的强大运作,深度学习和处理,这些模型仍然能够比传统数据系统更快,更难以实现更高的成功.这些模型和模型的开发,像GPU,深度学习和网络,具有较低的运作能力,并具有更高的运作能力.这些模型和模型仍然具有较高的运作能力,比传统数据系统和网络更难以实现更高的成功.