以下是 机器学习（ML） 与 深度学习（DL） 的详细对比，涵盖核心差异、适用场景及技术特点：
1. 核心定义
| 维度 | 机器学习（ML） | 深度学习（DL） |
|---|---|---|
| 本质 | 通过算法从数据中学习模式，依赖特征工程 | 基于神经网络的机器学习，自动学习多层次特征 |
| 结构 | 通常为浅层模型（如SVM、决策树） | 深层神经网络（多隐藏层，如CNN、Transformer） |
| 数据依赖 | 适用于中小规模数据 | 需要海量数据（百万级样本以上） |
| 计算资源 | CPU/普通GPU即可训练 | 依赖高性能GPU/TPU加速 |
2. 技术对比
(1) 特征处理
- ML：
- 依赖人工设计特征（如图像中的HOG、文本中的TF-IDF）。
- 特征质量直接影响模型性能。
- DL：
- 自动提取多层次特征（如CNN底层识别边缘，高层识别物体）。
- 减少人工干预，适合复杂数据（图像、语音）。
(2) 模型复杂度
| ML 典型模型 | DL 典型模型 |
|---|---|
| 线性回归、逻辑回归 | 卷积神经网络（CNN） |
| 决策树、随机森林 | 循环神经网络（RNN/LSTM） |
| 支持向量机（SVM） | Transformer（如BERT、GPT） |
(3) 训练与调参
- ML：
- 训练速度快，参数少（如随机森林的树深度）。
- 调参相对简单（网格搜索/随机搜索）。
- DL：
- 训练耗时长（需迭代大量数据），超参数多（学习率、批大小等）。
- 依赖技巧（如学习率调度、梯度裁剪）。
3. 性能与应用场景
(1) 性能差异
- 小数据场景：
- ML 表现更好（DL 易过拟合）。
- 例：用随机森林预测房价（数据集仅千条）。
- 大数据复杂任务：
- DL 显著优于 ML（如图像分类、机器翻译）。
- 例：ResNet 在ImageNet上错误率仅3.6%（传统ML方法>15%）。
(2) 典型应用
| 任务类型 | 推荐技术 | 原因 |
|---|---|---|
| 结构化数据（表格） | ML（XGBoost、LightGBM） | 特征明确，DL优势不显著 |
| 图像/视频处理 | DL（CNN、ViT） | 自动提取空间特征 |
| 自然语言处理（NLP） | DL（Transformer、BERT） | 捕捉上下文依赖 |
| 实时系统（低延迟） | ML（SVM、决策树） | DL计算开销大，推理速度慢 |
4. 优缺点总结
| 维度 | 机器学习（ML） | 深度学习（DL） |
|---|---|---|
| 优点 | - 训练快，适合小数据 - 可解释性强 |
- 自动特征提取 - 复杂任务性能顶尖 |
| 缺点 | - 依赖特征工程 - 复杂任务天花板低 |
- 需大量数据 - 黑箱模型，调试困难 |
| 代表框架 | Scikit-learn、XGBoost | TensorFlow、PyTorch |
5. 如何选择？
- 选 ML 当：
- 数据量小（<10万样本）。
- 需要快速原型开发或可解释性（如金融风控）。
- 选 DL 当：
- 处理非结构化数据（图像、文本、语音）。
- 有充足数据和算力支持。
例外：
- 即使数据量小，若任务涉及高级语义（如医学图像分割），可尝试迁移学习（预训练DL模型+微调）。
图解关系
总结：DL是ML的子集，但两者在方法论和适用性上差异显著。