В чем разница между глубоким обучением и традиционным машинным обучением?

Разница между глубоким обучением и традиционным машинным обучением заключается в подходе к обработке данных: qudata.com

1. Извлечение признаков. qudata.com В машинном обучении это требует ручного вмешательства, в то время как глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки на разных уровнях абстракции. qudata.com
2. Объём данных. qudata.com Машинное обучение может быть эффективным с небольшими объёмами данных, в то время как глубокое обучение чаще требует больших объёмов данных для эффективного обучения из-за большого числа параметров. qudata.com
3. Вычислительные ресурсы. qudata.com Машинное обучение может быть реализовано на менее мощных вычислительных структурах, в то время как глубокое обучение обычно требует мощных вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU). qudata.com

Кроме того, традиционное машинное обучение делит задачи на небольшие части, а затем объединяет полученные результаты в один вывод, в то время как глубокое обучение решает задачу комплексно. stfalcon.com