人工神经网络和传统机器学习模型，二者有着显著的差异。
人工神经网络具有强大的自我学习和模式识别能力，它能够从海量的数据中自动提取特征，通过复杂的神经元连接和权重调整，实现对未知数据的准确预测和分类，这种自我学习的特性使得神经网络在处理复杂的、非线性的问题时表现出色，例如图像识别、语音处理等领域。
传统机器学习模型则依赖于人工设计的特征和明确的数学公式，它们在处理简单、线性的问题时可能表现良好，但面对复杂的数据和任务时，往往需要大量的特征工程和先验知识。
从数据处理的角度来看，人工神经网络能够处理大规模、高维度的数据，其并行计算的架构可以快速处理海量信息，并且能够自动发现数据中的隐藏模式和关系，相比之下，传统机器学习模型在处理大规模数据时可能会面临计算效率和模型复杂度的挑战。
在应用场景方面，人工神经网络在自动驾驶、医疗诊断、金融预测等领域展现出巨大的潜力，而传统机器学习模型在一些特定的、小规模的应用中，如简单的分类和回归问题，仍然具有一定的价值。
人工神经网络和传统机器学习模型各有优劣，了解它们的区别，有助于我们在实际应用中选择更合适的技术，以实现更好的效果。
文章参考来源：相关学术研究及行业报告。
