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
LJ979511130 分钟前
告别通稿地狱：Infoseek用工程思维重构媒介宣发互联网江湖32 分钟前
快手营收利润双增，可灵AI会不会成为第二个Seedance？菜包eo36 分钟前
Kingsway Ultra：从视频到 AI，出海企业完整解决方案pp起床1 小时前
Part03：设计提示的通用技巧pp起床1 小时前
Part02：基本概念以及基本要素landuochong2001 小时前
OpenClaw 架构文档Tony Bai2 小时前
告别古法编程黄金时代：AI 时代不会再有新编程语言诞生的土壤cxr8282 小时前
OpenClaw与NetLogo之间的调用与数据交互机制Mountain and sea2 小时前
工业机器人+AI视觉引导：从传统示教到智能抓取的实战升级Zero2 小时前
机器学习概率论与统计学--(6)概率论：连续分布