深度学习

深度学习（Deep Learning）是人工智能（AI）中一种最令人兴奋的领域之一，它是一种复杂的机器学习方法。深度学习将信息处理和学习型程序视为一种特殊的计算而不必手动指定特定的计算过程或规则。这种学习是直接进行表示学习，而条件句定义细节被发现而不必由人类选择。

深度学习用于解决机器学习中的很多问题，不仅使用神经网络模型，还包括联合学习、憨能论和贝叶斯方法等。它主要依靠语句抽象，更换和改进算法，提高模型的准确度能力，可以分析并解决我们手头的许多复杂任务。

迄今为止，深度学习在诸如计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等领域取得了令人印象深刻的成就。在计算机视觉方面，深度学习可以帮助提高图像识别的准确性，让机器学会“认人”，实现图像关键点的框定，以及物体的分类和分组等。在自然语言处理中，可以分析机器阅读文本，提取文本信息，以及识别文本情感分析和文本文本生成等。在生物信息学领域中，可以分析医疗影像数据，从而帮助诊断患者可能的疾病。

深度学习，与传统机器学习技术不同，它们并非手动编写任何类似“if-then”语句的知识，而是从训练样本中学习出一个复杂的内在表示，而这种内在表示可以去推论解决问题。在机器学习和模式识别的范畴中，深度学习是机器学习中一类核心技术，它具备解决复杂问题的能力，比传统机器学习更加精确，也更加可靠。