传统机器学习和深度学习？

传统机器学习和深度学习是两种不同的机器学习方法。

传统机器学习是一种基于统计学和数学模型的方法，通过从数据中提取特征并构建模型来进行预测和分类。常见的传统机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。传统机器学习的特点是需要手动选择和提取特征，并且对于复杂的问题可能需要设计多个模型进行组合。

深度学习是一种基于人工神经网络的方法，通过多层次的神经网络模型来进行学习和预测。深度学习的特点是可以自动从原始数据中学习到更高级别的特征表示，无需手动提取特征。常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。