深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多个隐藏层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。深度学习的核心机制，是机器可以通过分析大量数据并根据其识别的模式进行预测来学习执行任务。
深度学习的关键特征是它无需显式编程即可随时间学习和改进的能力。这使深度学习成为图像识别、自然语言处理和自主决策任务的强大工具。
在图像识别中，深度学习算法可以准确识别图像中的物体。例如，可以训练它们确定图像中特定对象的存在，例如人脸、汽车或停车标志。这些都能通过算法分析大量的训练数据来学习识别。
深度学习算法可以在自然语言处理中进行语言之间的翻译、文本总结，甚至生成新的文本。例如，谷歌翻译使用深度学习算法将文本从一种语言翻译成另一种语言，而聊天机器人使用深度学习来理解和响应用户输入。
在自主决策中，深度学习算法可以预测未来，例如股票价格、天气等等。此类应用通常会用于金融和天气预报，其中深度学习算法根据历史数据进行训练以预测未来事件。
随着技术能力的发展，深度学习还在医疗保健领域找到了应用，它可以分析医学图像并预测疾病结果。深度学习可以训练深度学习算法来识别医学图像中特定疾病的存在，例如肿瘤。
综上所述，深度学习已经成为解决各行各业复杂问题的强大工具。
