深度学习和普通机器学习之间有何区别？

深度学习和普通机器学习之间有以下区别：1. 结构不同：深度学习是基于人工神经网络的一种技术，而普通机器学习则可以使用多种算法和模型进行学习和预测。2. 特征提取能力：深度学习可以自动从原始数据中学习和提取特征，而普通机器学习通常需要手动提取特征。3. 数据需求量：深度学习对于大量标注数据的需求较高，通常需要更多的数据进行训练；而普通机器学习可以在相对较少的数据集上进行学习。4. 可解释性：普通机器学习算法通常比较容易解释和理解，可以更好地解释模型做出的预测；而深度学习模型由于其复杂性，通常难以解释其内部的决策过程。5. 应用领域：深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著成果，而普通机器学习在数据挖掘、分类和回归等任务上较为常见。总结而言，深度学习比普通机器学习更适用于复杂的任务和大规模数据集，但在可解释性和数据需求方面可能存在一些局限。