请简述深度学习和传统机器学习有哪些优点

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深度学习和传统机器学习有哪些优点如下：

优点1:学习能力强

从训练、测试再到验证，深度学习的表现非常好，可见学习能力十分强。

优点2:覆盖范围°广，适应性好

其神经网络层数多、宽度很广，理论上可以映射到任意函数，很多复杂问题都能解决。

优点3:数据驱动，上限高

深度学习高度依赖数据，数据量越大，其表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等部分任务甚至已超人类的表现，同时还可以通过调参进一步提高他的上限。

优点4:可移植性好

由于深度学习的优异表现，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。

拓展：

机器学习和深度学习之间的 5 个主要区别：

1. 人为干预

对于机器学习系统，人类需要根据数据类型（例如，像素值、形状、方向）识别并手动编码应用特征，而深度学习系统则试图在没有额外人工干预的情况下学习这些特征。以面部识别程序为例。

此程序首先会学习检测识别人脸的边缘和线条，然后是人脸的更重要部分，最后是人脸的整体样貌。这样做会涉及到大量数据，随着时间的推移和程序自我训练，正确答案（即准确识别面部）的概率会逐渐增加。这种训练是通过使用神经网络进行的，类似于人脑的工作方式，不需要人类重新编程。

2. 硬件

由于要处理的数据量和所用算法中涉及的数学计算的复杂性不同，深度学习系统需要比简单的机器学习系统更强大的硬件。用于深度学习的一种硬件是图形处理单元 (GPU)。机器学习程序可以在没有那么多计算能力的低端机器上运行。

3. 时间

正如我们所了解的，由于深度学习系统需要庞大的数据集，而且它涉及的参数和数学公式非常之多，因此深度学习系统会需要大量训练时间。机器学习可能需要几秒钟到几个小时，而深度学习可能需要几个小时到几周的时间！

4. 方法

机器学习中使用的算法倾向于对不同部分进行数据解析，然后将这些部分组合起来从而得出结果或解决方案。深度学习系统一次解决整个问题。

例如，你想用一个程序来识别图像中的特定对象（它们是什么以及它们所在的位置——例如停车场汽车上的车牌），你必须通过机器学习完成两个步骤：首先是物体检测，然后是物体识别。而使用深度学习程序，你只需要输入图像，通过训练，程序将在一个结果中返回识别的对象及其在图像中的位置。

5. 应用

通过上述差异，你可能已经意识到机器学习和深度学习系统会用于不同的应用程序。使用地点：基本的机器学习应用程序包括预测程序（例如预测股票市场的价格或下一次飓风袭击的时间和地点）、垃圾邮件标识符以及为医疗患者设计循证治疗计划的程序。

除了上面提到的 Netflix、音乐流媒体服务和面部识别的例子之外，深度学习另一个广为人知的应用领域便是自动驾驶汽车——该程序使用多层神经网络来做一些事情，比如确定要避开的物体、识别交通灯并知道何时加速或减速。

在日常生活中，我们或许没有意识到，但其实人工智能已经无处不在。从智能手机的面部解锁到智能音箱的语音助手，再到网上购物时推荐系统的精准推荐，这些都是人工智能技术的应用实例。

我们得知道人工智能指的是让机器拥有类似人类智能的能力。简单来说，就是让机器能够学习、理解、规划、感知、推理并与环境互动。这些功能使得机器可以完成一些之前只有人类才能做的任务，比如识别语音和图像、处理自然语言等。

人工智能在我们生活中都应用在哪些地方呢？让我们一起看看。

在制造业中，AI技术的引入让生产线变得更加智能化，提高了生产效率和产品质量。而在家庭领域，结合物联网技术的智能家居让生活更加便捷。金融服务行业也利用AI进行风险评估、反欺诈等工作，提高了服务的安全性和效率。在医疗领域，AI辅助诊断、个性化治疗等应用正在帮助提高医疗服务水平。此外，自动驾驶技术的发展预示着未来出行方式的改变，而人脸识别技术则已广泛应用于安全监控与身份验证等场合。

当然，除了上面提到的应用，人工智能还在很多细分领域发挥着重要作用，比如AI对话、AI写作、AI绘画等等。这些应用不仅展示了AI技术的多样性，也让我们对未来充满了无限想象。

了解了人工智能及其应用场景后，你会发现这项技术其实并不像想象中那么遥不可及。它正以各种形式，悄悄改变着我们的生活方式。因此，对人工智能有一个基本的了解，不仅能消除对其的恐惧和误解，还能增加我们在这个科技时代的话题资本，提升个人的知识和科技感知力。

随着技术的不断发展，未来的人工智能将更加智能和普及，它将在更多领域发挥作用，帮助我们解决更多问题。因此，不妨拥抱这项技术，让它成为改善我们生活的工具。

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