“最佳”模式识别算法取决于具体的任务、数据类型和约束条件。对于大多数现代应用程序来说，深度学习模型——特别是用于图像数据的卷积神经网络 (CNN) 和用于序列数据的基于 Transformer 的架构——被广泛认为是最好的。 CNN 擅长处理网格状数据（例如，图像），通过使用卷积层来检测空间特征层次结构，而 Transformer 则利用自注意力机制来对序列中的长程依赖关系进行建模（例如，文本或时间序列）。由于它们的灵活性、可扩展性和在大型数据集上的性能，这些方法已经成为基础。
例如，像 ResNet-50 或 EfficientNet 这样的 CNN 是图像分类任务的标准选择，因为它们可以通过堆叠的卷积层和池化层有效地捕获边缘、纹理和复杂模式。 类似地，像 BERT 或 GPT-4 这样的 Transformer 模型通过一次处理整个句子并学习单词之间的上下文关系来主导自然语言处理 (NLP)。 在实践中，这些模型通常在大型数据集（例如，用于视觉的 ImageNet 或用于 NLP 的 Wikipedia）上进行预训练，并针对特定任务进行微调，这减少了对特定任务架构设计的需求。 像 PyTorch 和 TensorFlow 这样的工具使得实现这些模型变得容易，预训练的版本可在像 Hugging Face（用于 Transformer）和 Keras Applications（用于 CNN）这样的库中找到。
然而，在数据有限或可解释性至关重要的情况下，像支持向量机 (SVM) 或随机森林这样的更简单算法仍然可以胜过深度学习。 例如，具有径向基函数核的 SVM 可能比需要数千张标记图像的 CNN 更有效地对小型医疗数据集进行分类。 类似地，基于树的模型在金融等行业的监管合规性方面更容易调试和解释。 最终的选择取决于数据集大小、计算资源、延迟要求和透明度需求等因素。 开发人员应该从问题约束开始：如果数据丰富且硬件充足，深度学习模型是一个强大的默认选择；否则，经典方法或混合方法（例如，将 CNN 与 SVM 结合使用）可能更实用。