一、自动特征提取

传统算法通常需要人工选择和工程化特征，可能忽略数据中的隐藏模式和复杂关系。而深度学习通过多层神经网络结构自动从数据中学习有用的特征，无需手动选择特征，自动化程度高，有助于发现复杂和非线性的关系。这样的灵活性，使DL适应各种不同类型和复杂程度的数据。

二、处理复杂数据结构的能力

传统机器学习算法通常仅适用于表格或结构化数据，而在处理复杂数据时可能存在挑战。深度学习（DL）则能够处理图像、声音、文本等复杂数据，并通过深层次的抽象分析和识别复杂数据模式。

三、高效的计算性能

传统机器学习算法通常依赖于CPU计算，因此处理大数据时可能效率较低。而深度学习（DL）利用GPU加速计算，能够快速处理大量数据，且支持多个层次和节点的并行计算以增加效率。

四、端到端学习

传统机器学习算法通常需要多个阶段和步骤来完成任务。而深度学习（DL）是从原始数据直接学习到最终目标，减少中间步骤；因此，能够整合多种功能和任务。

常见问答：

Q1：深度学习的自动特征提取有何重要性？
答：它减少了人工干预，自动化程度高，有助于发现复杂和非线性的关系。

Q2：为什么深度学习在处理复杂数据方面有优势？
答：深度学习通过深层次的抽象能力分析和识别复杂数据模式，如图像、声音和文本。

Q3：深度学习如何提高计算效率？
答：深度学习能够利用GPU加速并行计算，快速处理大量数据。