机器学习被淘汰了吗？

深度学习的快速发展以及其在大中型数据集上的卓越预测能力确实使其成为热门话题。然而，并没有确凿的证据表明深度学习将完全取代机器学习并使其边缘化。在讨论中，一些人认为深度学习可能会替代一些传统机器学习算法，如BP和HMM，但并不一定会淘汰所有机器学习算法。

尽管深度学习在应对一些复杂问题时可能表现出更好的效果，但在处理简单问题时，它可能显得过于复杂。所以，深度学习和机器学习可以被看作是互补的方法，各自具有其适用的领域和优势。

总而言之，尽管深度学习在一些特定领域表现出了强大的能力，但并没有明确的证据表明机器学习将被淘汰。在不同的问题和需求下，选择合适的方法和算法依然是非常重要的。

相关问题

HOG+SVM+Cascade会被淘汰吗

HOG+SVM+Cascade是一种基于传统机器学习方法的行人检测算法，随着深度学习方法的快速发展，它在一些方面可能会被取代或者不再被使用。但是，HOG+SVM+Cascade算法仍然有其适用的场景和优势，例如：

1. 对于一些资源受限的场景，例如嵌入式设备、移动设备等，HOG+SVM+Cascade算法仍然是一种有效的选择。

2. 在一些对计算资源要求不高但希望有较高准确度的场景，例如一些小型监控系统、安防系统等，HOG+SVM+Cascade算法也有其优势。

3. 在一些需要快速迭代和调整的场景，例如一些快速原型开发等，HOG+SVM+Cascade算法也是一种更加灵活和便于调试的选择。

因此，HOG+SVM+Cascade算法在一些场景下仍然是一种有效的行人检测算法，但是随着深度学习方法的发展，它可能会逐渐被淘汰或者不再被广泛使用。