人工神經網絡應用舉例深度學習和普通的機器學習有什么區別？-創新互聯
機器學習的意義在于代替人工完成重復性工作，識別出統一的規則（模式）。但是對于傳統的機器學習來說，特征提取的難度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的準確性將在很大程度上決定大多數機器學習算法的性能。為了使特征準確，在特征工程部分需要大量的人力來調整和改進特征。完成這一系列工作的前提是，數據集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統的機器學習算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學習的應用正是基于這個問題。它的深層神經網絡使它能夠在雜波中學習，自動發現與任務相關的特征（可以看作是自發學習的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務所花費的時間。
另一個明顯的區別是他們對數據集大小的偏好。傳統的機器學習在處理規則完備的小規模數據時表現出良好的性能，而深度學習則表現不好。隨著數據集規模的不斷擴大，深度學習的效果會逐漸顯現出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。
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