一张图看懂Deep Learning与先前的Machine Learning的区别。自从深度学习在这几年大火，很多人都在研究它与传统机器学习的区别以及DL为什么有效。Alyse Falk在IEEE上的一个图很好的解释了这个，其核心是数据呈现给特定系统的方式。几乎在所有情况下，ML需要结构良好的数据。因此，需要专业的人员做特征工程。然而，深度学习是通过使用人工神经网络的层来进行的。所以深度学习能得到广泛的应用也是因为大规模高质量数据集的原始特征可以被这种结构的模型学习到潜在的特征与标签之间的关系。 |
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