sl和ml的区别?

SL和ML的主要区别在于处理问题的复杂度和数据量。SL适合简单明确的任务，如规则固定的分类问题；ML则能处理更复杂的模式识别，需要大量数据训练。SL依赖人工设定规则，ML通过数据自动学习规律。SL响应速度快，ML适应性强但训练成本高。

区别

SL（监督学习）：依赖人工标注的数据进行训练，好比学生按标准答案学习。任务明确，如识别图片中的猫狗，准确率可达90以上。适合结构化数据，处理速度快，但遇到新情况容易出错。需要大量人工参与，成本较高。

ML（机器学习）：通过数据自动发现规律，像婴儿从环境中学习。能处理非结构化数据，如语音识别，适应性强。训练过程复杂，需要数万样本，耗时较长。准确率随数据量增加提升，初始阶段可能只有70左右。