深度学习不会完全替代传统编程,两者存在以下主要区别:
一、表达能力
传统编程可以非常灵活地表达逻辑和算法。
而深度学习没有逻辑和简单规则,更接近神经网络。
二、通用性
编程可以用可重用的模块解决不同类型的问题。
而深度学习需要针对每一类问题单独设计网络结构。
三、可解释性
编程可以产生清晰易懂的代码,具有强大的可解释性。
而深度学习模型如同黑盒,难以理解其内部机制。
四、效率
编程可以完全控制程序,可以实现高效的算法。
而深度学习需要消耗大量的数据和计算资源。
五、灵活性
编程可以方便地改动和扩展,极其灵活。
而深度学习模型构建后很难修改。
总的来说,编程和深度学习存在主要区别:
- 表达能力(强Vs弱)
- 通用性(强Vs弱)
- 可解释性(强Vs弱)
- 效率(强Vs弱)
- 灵活性(强Vs弱)
编程可以表达清晰的逻辑和算法,具有很强的通用性。而深度学习擅长处理来自数据的隐含模式。两者各有所长。
编程不会被深度学习完全替代,但两者会有越来越多的交集和结合。