下列哪些属于深度学习相对传统机器学习的优势？

下列哪些属于深度学习相对传统机器学习的优势？

A.自动特征提取

B.减少特征工程

C.无需数据

D.降低使用门槛

正确答案：ABD

答案解析：

选项A：深度学习具有自动特征提取能力。传统机器学习往往需要人工精心设计和提取特征，这需要大量的领域知识和经验。而深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）在图像领域、循环神经网络（RNN）及其变体在序列数据领域，能够通过网络结构自动从原始数据中学习到有效的特征表示。例如，CNN通过卷积层和池化层等操作，可以自动提取图像中的边缘、纹理等特征，随着网络深度增加，能学习到更抽象高级的特征，这是深度学习相对传统机器学习的显著优势。

选项B：由于深度学习能够自动提取特征，大大减少了对复杂特征工程的依赖。传统机器学习中，特征工程占据了大量的时间和精力，并且特征工程的质量对模型性能影响很大。深度学习降低了对人工设计特征的需求，在很多场景下能够直接对原始数据进行处理并取得很好的效果，所以减少特征工程是其优势之一。

选项C：深度学习和传统机器学习一样，都高度依赖数据。数据是模型训练的基础，没有数据，深度学习模型就无法学习到数据中的模式和规律，也就无法进行有效的预测和分类等任务。所以“无需数据”不是深度学习的优势，该选项错误。

选项D：深度学习在一定程度上降低了使用门槛。许多深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供了丰富的工具和接口，使得开发者即使没有深厚的数学和算法基础，也能够快速搭建和训练深度学习模型。相比之下，传统机器学习可能需要更多对算法原理的深入理解以及手动调参等复杂操作。例如，利用深度学习框架的高级API，开发者可以几行代码就构建一个简单的图像分类模型，降低了技术门槛，让更多人能够涉足相关领域。