我想了解一下深度学习和传统机器学习之间的区别。请用 '-')
符号分隔这些区别点，并限定在一个段落中回答。 trảيف

数据量：深度学习通常需要大量的数据来训练模型，以学习到复杂的特征，而传统机器学习算法可以使用较小的数据集进行训练。- 特征工程：深度学习模型能够自动从原始数据中提取特征，需要较少的人工干预，而传统机器学习往往需要手动选择和设计特征。- 模型复杂度：深度学习模型结构复杂，包括多个层次和大量的参数，而传统机器学习模型相对简单。- 计算资源：深度学习模型训练需要更强大的计算能力和更多的计算时间，传统机器学习模型则在计算资源需求上更低。- 解释性：传统机器学习通常具有更好的解释性，而深度学习模型由于其黑盒特性（内部运作机制不透明），解释性较差。- 灵活性：深度学习模型可以处理更复杂的数据和任务，包括图像、语音和自然语言处理等领域的问题，传统机器学习虽在特定领域表现良好但相对较为局限。
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数据量：深度学习通常需要大量的数据来训练模型，以学习到复杂的特征，而传统机器学习算法可以使用较小的数据集进行训练。- 特征工程：深度学习模型能够自动从原始数据中提取特征，需要较少的人工干预，而传统机器学习往往需要手动选择和设计特征。- 模型复杂度：深度学习模型结构复杂，包括多个层次和大量的参数，而传统机器学习模型相对简单。- 计算资源：深度学习模型训练需要更强大的计算能力和更多的计算时间，传统机器学习模型则在计算资源需求上更低。- 解释性：传统机器学习通常具有更好的解释性，而深度学习模型由于其黑盒特性（内部运作机制不透明），解释性较差。- 灵活性：深度学习模型可以处理更复杂的数据和任务，包括图像、语音和自然语言处理等领域的问题，传统机器学习虽在特定领域表现良好但相对较为局限。
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