深度学习

通过模仿人脑，深度学习提供了一种快速识别、分类和组织数据的方法，并以令人难以置信的准确度做出预测。

深度学习是一种机器学习，已迅速崛起，成为许多现代人工智能应用的基石。麻省理工学院副教授兼麻省理工学院专业教育课程“设计高效深度学习”的首席讲师 Vivienne Sze 指出：“相对于以前的方法，深度学习在广泛的 AI 任务上显着提高了准确性，有时甚至超过了人类的准确性。”系统。 “在过去的几年里，这使得人工智能在更广泛的应用中得到了实际使用和广泛部署。”
快速图像识别和分类、语音识别、自主语言翻译和内容推荐（如搜索引擎和电子商务网站提供的内容）只是深度学习众多强大应用中的一小部分。

深度学习使用连续层中的神经网络以迭代方式从数据中学习。 “当你试图从非结构化数据中学习模式时，深度学习特别有用，”IT 研究公司 Techstrong Research 的董事总经理 Dan Kirsch 说。 “虽然深度学习与传统的神经网络非常相似，但它会有更多的隐藏层，”他补充道。 “问题越复杂，模型中的隐藏层就越多。”