如何理解机器学习的两次跨越式发展？

机器学习的两次跨越式发展通常指的是从传统的统计学习方法到现代深度学习的两个重要转变。

1. **第一次跳跃：统计学习（20世纪80年代-2000年代初）**：
这一阶段，机器学习主要依赖于数学统计理论，如决策树、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯等算法。这些方法主要依赖特征工程，即人工提取和选择对任务有用的输入特征。虽然它们取得了一定的成功，但受限于计算能力和数据量，对于复杂模式的识别和非线性问题处理能力有限。

2. **第二次跳跃：深度学习（2000年代中期至今）**：
随着计算能力的提升（尤其是GPU的大规模应用），特别是神经网络模型的复兴，特别是深度神经网络（DNNs），如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度强化学习（DRL）等的出现。这标志着机器学习进入了“大数据时代”。深度学习能够自动学习特征表示，通过大量的层级结构和大量的参数，解决了传统方法难以解决的复杂问题，如图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的进步，并引领了人工智能的飞速发展。