机器学习和深度学习有哪些区别？_旅游问答

机器学习和深度学习有哪些区别？

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2024-08-29 18:11:38

机器学习和深度学习有哪些区别？

传统机器学习方法在得到数据后，首先需要人为定义特征模板，之后再跟Logistics、SVM等分类器结合，进行训练和预测。机器学习预测准确率高低主要依赖于特征模板定义的好坏，一些好的特征模板往往需要领域专家花费大量时间对数据观测总结。而深度学习跟机器学习一个最大的区别在于，深度学习可以自动地从数据中总结构造特征。深度学习有很多不同的网络结构，如卷积神经网络、长短时记忆网络、图卷积神经网络等，这些网络结构可以自动地从文本、图像、语音中抽取高层次特征，这些自动学习到的特征往往比人为定义的特征更优。
机器学习需要人为定义特征模板，而人对世界的认知是有限的，在定义特征模板的过程中难免会造成信息损失，影响模型预测准确率。深度学习可以自动地从大量数据中学习一些比较好的特征，因此，在有足够多训练数据的情况下，深度学习的模型上限往往要比传统机器学习方法要高很多。

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