ML和DL能代替的对象

2019年1月3日 下午4:10

2019年3月18日 下午12:26
深度学习可以理解成是提取特征的工具，而我们计算机视觉绝大部分领域都是基于特征的，所以深度学习才会产生如此大的影响。同样，其他领域如果也是基于特征的，那么深度学习也可以很大程度的进行代替和辅助。

2019年1月3日 下午4:10
2018深度多目标跟踪算法综述 | 极市开发者社区.pdf

1. 问题
   1. 今天在学习基于深度学习的目标追踪的时候，我对深度学习能做什么又产生了模糊
   2. 在这里面讲到了用深度学习进行距离度量
   3. 我就想机器学习和深度学习是用来：分类和回归。那么他是如何进行度量
2. 总结：
   1. 我们可以从这个角度进行思考：使用深度学习之前，这部分知识是如何进行度量
   2. 在深度学习之前，使用的是hand-craft
      1. 比如特征可以用sift算法来提取，sift就是人为根据经验构造的
      2. 再比如度量可以是欧几里得距离来计算
      3. 也就是说：::深度学习和机器学习可以代替的对象是hand-craft::