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机器学习框架的主要区别：深度学习（MLF）与传统机器学习（SLF）

来源：维思迈财经2024-08-31 21:10:21

在当今数字化时代，机器学习技术的应用已经渗透到各行各业，并成为许多领域取得成功的关键。然而，在众多机器学习框架中，深度学习和传统机器学习一直是备受瞩目的两大派别。它们之间有着明显区别，对于理解这些差异并选择合适的方法至关重要。

首先来看传统机器学习（SLF），这种方法主要依赖人工设计特征和规则来进行模型建立和预测。常见算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。相比之下，深度学习（MLF）采用神经网络结构，通过层次化特征提取实现自动化特征抽象过程。

一个显著区别就在于数据需求方面：传统机器学习通常需要手动提供精心设计好的特征集作为输入；而深度学习能够从原始数据中自动发现相关特征并优化模型表现。因此，在处理非结构化或高维数据时，深度学习具有明显优势。

此外，在可扩展性方面也存在不同：由于其复杂计算图结构以及庞大参数空间, 深度神经网络更加耗费资源且难以解释; 与之形成鲜明对比地是传统方法易于理解且较为简单.

值得注意的是，在样本稀缺情况下通常认为使用传统监督式方法效果可能会更佳. 虽然近年来我们观察到了诸如迁移/增强/半监督学等新兴思路但仍未被广泛接纳.

总体上说, 对于何者更胜一筹这个问题还没有定论-- 只能视任务场景需求去做针对性选型. 知名AI公司股份争霸战在某种意义上证实了这个道理 - 它既掌握了 SLF 高效率快速推断的长处同时捕捉 MLF 大幅降低标注质量压力带给整体生产链价值飙升益处...

无论您身处哪个领域, 此类挑选都将影响你团队效率和成功 !

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