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模型结构
机器学习模型通常包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，这些模型大多是浅层结构，即模型的参数和层数相对较少。机器学习模型依赖于特征工程，即通过人为设计和选择特征来提升模型的性能。
深度学习模型则依赖于多层神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）等。这些模型通常包含多层隐藏层，能够自动提取和学习数据的高阶特征，因此不需要过多的人为特征工程。
训练方法
机器学习模型的训练方法通常是基于优化问题的求解，如梯度下降法。由于模型结构相对简单，训练速度较快，但对大数据和复杂任务的表现有限。
深度学习模型的训练则更为复杂，通常需要大量的数据和计算资源。训练过程主要依赖于反向传播算法和梯度下降法，但由于网络层数较多，训练时间较长且容易陷入局部最优解。
性能与应用场景
机器学习模型在小数据集和特征明确的问题上表现出色，如金融风险评估、市场预测和医学诊断等。深度学习模型在大数据和复杂任务上的表现更加出色，如图像识别、自然语言处理和自动驾驶等。
稍后会有顾问老师反馈评估结果