機器學習的學習先後順序
待補充
什麼是傳統機器學習、深度學習、神經網路
待補充
傳統的機器學習與深度學習區別於場景
參考：https://cloud.baidu.com/article/2865348
在過去的幾十年裡，機器學習已經取得了長足的進步，從傳統的統計學方法到現在的深度學習，其應用範圍越來越廣泛。然而，隨著技術的不斷進步，我們也需要思考一些問題：傳統機器學習和深度學習各自的特點是什麼？它們在實際應用中的優缺點是什麼？未來機器學習的趨勢又將如何？本文將就這些問題進行探討。
- 一、傳統機器學習和深度學習的特點
傳統機器學習基於統計學方法，透過訓練資料來學習模型。它的優點在於簡單、易於理解和實現，適用於小資料集和特徵工程。然而，傳統機器學習的缺點也很明顯：對特徵工程的高度依賴、過擬合問題、泛化能力較弱等。而深度學習則透過構建多層次的神經網路來自動提取特徵，具有更強的表示能力和泛化能力。它能夠處理大規模資料集，並且對特徵工程的需求較低。但是，深度學習模型的訓練需要大量的計算資源和時間，且模型的可解釋性較差。 - 二、實際應用中的優缺點
在實際應用中，傳統機器學習和深度學習各有其適用場景。對於一些簡單的問題，如分類、迴歸等，傳統機器學習模型可能已經足夠。然而，對於一些複雜的問題，如影像識別、語音識別等，深度學習則表現出了強大的優勢。深度學習的缺點在於其對計算資源和資料量的需求較大，且容易過擬合。因此，在選擇使用傳統機器學習還是深度學習時，需要根據具體問題來考慮。