深度学习和传统机器学习的主要区别是什么？

深度学习和传统机器学习的主要区别在于模型结构、数据处理和复杂性的处理上：

1. **模型复杂性**：传统机器学习通常依赖于人工设计特征和浅层模型，如线性回归、决策树等。而深度学习则通过多层神经网络自动从原始输入数据中提取高级特征。

2. **层级结构**：深度学习的核心是深度神经网络，它包含许多隐藏层，每一层都能捕捉到输入数据的不同层次抽象。这种分层架构使得模型能够处理非线性和高维度的数据。

3. **大量数据和计算能力**：深度学习需要大量的标注数据以及强大的计算资源（如GPU），因为训练深层模型的过程是迭代优化大量权重的复杂过程。相比之下，传统机器学习往往对数据需求较少。

4. **自我学习能力**：深度学习具有更强的自我学习和适应新数据的能力，称为“端到端”学习，这减少了人为干预的需求。传统机器学习更依赖于手动特征工程。

5. **灵活性和泛化**：由于其表征能力和自动化特征提取，深度学习在某些任务上表现出更好的泛化性能。传统机器学习在一些特定领域的简单任务上可能表现优秀。