一、简述
深度学习在许多不同领域实现最先进的性能，包括图像分类、自然语言处理和语音识别。这里主要探讨了如何使用深度学习来增强经典机器学习模型的有效性。
决策树、随机森林和线性回归只是多年来在商业中广泛使用的经典机器学习模型的几个例子。由于其简单性、清晰性和可解释性，它们很容易实现和部署。
深度学习模型已被证明可以在许多应用中实现尖端性能，使其成为许多机器学习问题的首选解决方案。
二、做为特征提取器
深度学习提高传统机器学习模型性能的主要方法之一是将它们用作特征提取器。在这种方法中，深度学习模型经过训练以从输入数据中提取有用的特征，然后可以将其用作传统机器学习模型的输入数据。
与传统机器学习模型相比，深度学习模型可以提取不同且通常更有用的特征，原因如下：