机器学习 和 深度学习各自的用武之地

本文探讨了在小数据集环境下,传统机器学习方法相较于深度学习的优势。指出深度学习虽然强大,但在某些领域如医疗和生物科学中,由于高质量数据获取成本高,传统机器学习方法依然具有不可替代的作用。

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大概就是,小数据集的环境,传统的机器学习方法还是适用的,而且深度学习也未必能强过机器学习。

深度学习是需要大数据集支撑的。其只在特定的领域是很好的解决方案,比如计算机视觉领域。目前还没发展到各个方向都非常有效的地步。例如,医疗领域和生物领域,一份数据的成本是非常高的。

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