深度学习是数据驱动的，它把人工构造特征这一任务交给机器和算法去完成。
举一反三
- 与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处是下面哪些项？ A: 深度学习算法对数据预处理没要求 B: 不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力 C: 深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好 D: 深度学习的算法解释性一般比较弱
- 与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处不是下面哪项？ A: 不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力 B: 深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好 C: 深度学习算法不需要对数据进行预处理 D: 深度学习的算法解释性一般比较弱，对数据依赖性强
- 深度学习则是机器学习算法的一种，隶属于人工神经网络体系。
- 深度学习和传统的机器学习一样，都需要人工设计或选取特征。
- 【单选题】下列关于深度学习说法错误的是() A. 深度学习是对数据进行表征学习的机器学习方法 B. 深度学习源于人工神经网络的研究 C. 深度学习的目的在于从层次化网络的建立中学到数据的复杂特征表示 D. 深度学习相比于机器学习最大区别在于需要人工特征提取