深度学习和机器学习对比

深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理来进行复杂的学习任务。与传统的机器学习算法相比，深度学习有以下特点：

1. **层次结构**：深度学习模型通常包含许多隐藏层，每一层都能提取数据的不同特征，这使得模型能够处理高维、非线性的数据。

2. **自动特征工程**：深度学习不需要手动设计特征，模型会自动从原始数据中学习有用的特征表示。

3. **大规模数据**：深度学习需要大量的标注数据来训练，因为它们的参数较多，更依赖于大数据集以减少过拟合的风险。

4. **计算资源需求大**：深度学习的训练过程往往需要高性能GPU支持，时间和计算成本较高。

相比之下，传统机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，它们可能结构简单，对特征工程要求较高，适合小规模数据和较简单的任务。