本文探讨了人工神经网络（ANN）与传统机器学习方法的区别，强调了 ANN 在复杂模式识别和预测中的灵活性优势。ANN 模仿人脑的神经元结构，可以根据数据自动调整其连接权重和偏差，从而在数据量大且结构化程度低的情况下也能实现高精度。与传统方法相比，ANN 不需要特征工程，并且可以处理大量非结构化数据，使其在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域具有广泛的应用。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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