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传统机器学习与深度学习之间的差异和联系
传统的机器学习方法侧重于从有限的数据中学习概括性规律，并利用这些规律进行预测。这一过程主要涉及数据预处理、特征提取、特征转换以及最终的预测步骤。在这个过程中，特征处理通常需要大量的人工操作，这限制了学习的深度，因此也被称为浅层学习。此外，传统机器学习往往需要将训练过程分解成多个独立的模块进行单独训练。
与之相比，深度学习通过整合表示学习与端到端学习，极大地改进了这一模式。深度学习能够自动地从原始数据中提取有效特征，并且整个训练过程无需分模块或分阶段，直接针对整体任务目标进行优化。这一点在使用神经网络作为模型时尤为明显，因为神经网络能够通过深度学习的方式来自动学习并调整参数，从而解决所谓的“贡献度分配问题”。这一问题，也即如何有效分配内部特征对最终预测结果的影响权重，是神经网络特别擅长处理的。
当前，深度学习主要依赖于各种神经网络模型，研究领域涵盖如何设计模型结构、如何有效地学习和调整模型参数、如何优化模型以提升性能，以及如何将这些模型应用于不同的任务。这些研究不仅推动了深度学习技术的发展，还在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个领域实现了革命性的进步。
通过这样的整合与应用，深度学习不仅提升了预测的准确性，还大大减少了对人工特征工程的依赖，推动了人工智能技术的广泛应用和发展。
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