深度學(xué)習(xí)對于計算機(jī)視覺，語言翻譯，圖像字幕，音頻轉(zhuǎn)錄，分子生物學(xué)，語音識別，自然語言處理，自動駕駛汽車，腦腫瘤檢測，實時語音翻譯，音樂 組成，自動游戲等。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和更高級實現(xiàn)之后的又一次重大飛躍。 目前，它正朝著成為一種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)邁進(jìn)，在處理原始非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時帶來作為游戲改變者的強(qiáng)大承諾。

深度學(xué)習(xí)是目前廣泛的現(xiàn)實世界問題的最佳解決方案供應(yīng)商之一。 開發(fā)人員正在構(gòu)建人工智能程序，而不是使用以前規(guī)定的規(guī)則，從示例中學(xué)習(xí)以解決復(fù)雜的任務(wù)。 隨著許多數(shù)據(jù)科學(xué)家正在使用深度學(xué)習(xí)，更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在提供更加精確的結(jié)果。

這個想法是通過增加每個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練層數(shù)來開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 機(jī)器會對數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的了解，直到數(shù)據(jù)盡可能準(zhǔn)確。 開發(fā)人員可以使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來實現(xiàn)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，并訓(xùn)練AI網(wǎng)絡(luò)以獲得高水平的感知識別。

深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域受到歡迎。 這里實現(xiàn)的任務(wù)之一是圖像分類，其中給定的輸入圖像被分類為貓，狗等，或作為最能描述圖像的類或標(biāo)簽。 我們作為人類學(xué)習(xí)如何在我們的生活中盡早完成這項任務(wù)，并具備快速識別模式，從先前知識進(jìn)行概括和適應(yīng)不同圖像環(huán)境的技能。