甚么是深度学习？

深度学习是一种机器学习算法，其目的是让计算机摹拟人类大脑的学习进程。它通过模仿人类神经元之间复杂的相互作用来处理和分析数据，从而实现人工智能和自动化。

深度学习的基本原理是建立多层神经网络，每层都用区别方式处理输入。这些层之间的输出会被送到下一层，直到最后一个输出层，它会给出终究的结果。这类层次结构让计算性能够自动学习新的概念和特点，而无需人为干预。

与传统机器学习算法相比，深度学习具有以下优势：

1.自适应性：由于深度学习算法的可变性，它能够对新数据进行自适应。即便数据显现出区别的模式或散布，算法也能够自动调剂来适应这些变化。

2.自动特点学习：深度学习可以自动从数据中提取特点，因此可以处理大量和复杂的数据。此技术不依赖于特定领域的知识，因此可以利用于各种行业和领域。

3.高精度：深度学习算法可以通过增加层数和改变神经元之间的连接进行调剂，因此可以到达非常高的精度。在视觉和语音辨认等领域，深度学习已超出了人类的表现。

深度学习在各个领域的利用非常广泛。其中最知名的利用是图象和语音辨认。深度学习已被用于辨认人脸、交通标志和自然图象等。在语音辨认中，深度学习已成了最早进的技术之一，可以辨认区别的语音和口音。

另外，深度学习还被利用于自然语言处理、医疗诊断和金融预测等领域。深度学习的利用将为许多行业带来巨大的效益，并帮助人类更好地理解世界。

深度学习是一种革命性的机器学习算法，它已被广泛利用于各种领域。随着技术的不断发展，深度学习将继续改变许多行业。