深度学习和机器学习的区别

1.数据依赖

数据很小时,深度学习算法表现不佳,机器学习由于其手工制作的规则所以在数据样本少的情况下占据优势

2.硬件依赖性

机器学习可以在低端机器上运行,而深度学习很大程度上依赖高端机器,需要GPU

3.执行时间

机器学习的训练时间很短,从几秒到几小时不等,而深度学习需要很长的时间来训练

4.可解释性

机器学习算法为我们提供了清晰的规则,深度学习虽然表现出色,但是没有透露出为什么要会给出这个评分

相关推荐
阿里云云原生27 分钟前
如何快速看懂「祖传项目」?Qoder 强势推出新利器
人工智能
美团技术团队37 分钟前
LongCat-Flash:如何使用 SGLang 部署美团 Agentic 模型
人工智能·算法
程序员小袁2 小时前
基于C-MTEB/CMedQAv2-rerankingv的Qwen3-1.7b模型微调-demo
人工智能
飞哥数智坊3 小时前
AI 编程一年多,我终于明白:比技巧更重要的,是熟练度
人工智能·ai编程
新智元3 小时前
收手吧 GPT-5-Codex,外面全是 AI 编程智能体!
人工智能·openai
IT_陈寒4 小时前
Java 性能优化:5个被低估的JVM参数让你的应用吞吐量提升50%
前端·人工智能·后端
阿里云云原生4 小时前
阿里云基础设施 AI Tech Day AI 原生,智构未来——AI 原生架构与企业实践专场
人工智能
Memene摸鱼日报5 小时前
「Memene 摸鱼日报 2025.9.16」OpenAI 推出 GPT-5-Codex 编程模型,xAI 发布 Grok 4 Fast
人工智能·aigc
AI小云5 小时前
【机器学习与实战】回归分析与预测:线性回归-03-损失函数与梯度下降
机器学习
xiaohouzi1122335 小时前
OpenCV的cv2.VideoCapture如何加GStreamer后端
人工智能·opencv·计算机视觉