本文主要涉及传统机器学习和深度学习的区别，从算法、数据、应用等方面进行分析和比较。
Q: 传统机器学习和深度学习有何不同？
A: 传统机器学习和深度学习的最大不同在于它们的算法模型。传统机器学习主要使用的是基于统计学的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，而深度学习则是基于神经网络的算法模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。
Q: 传统机器学习和深度学习的数据需求有何不同？
A: 传统机器学习和深度学习的数据需求也有所不同。传统机器学习通常需要手动选择特征并对数据进行预处理，以提取出最有用的信息。而深度学习则不需要手动选择特征，它可以自动从数据中学习特征，并且对数据的数量和质量要求更高。
Q: 传统机器学习和深度学习的应用场景有何不同？
A: 传统机器学习和深度学习的应用场景也有所不同。传统机器学习主要应用于结构化数据的处理和分析，如金融风险评估、客户细分、销售预测等。而深度学习则主要应用于非结构化数据的处理和分析，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
总之，传统机器学习和深度学习各有优劣，在不同的应用场景下选择不同的算法模型才能发挥最大的效果。
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