深度学习通过使用具有多层的神经网络来处理非结构化数据，从而自动从原始数据中学习模式和表示。与传统的机器学习不同，后者需要手动特征工程将非结构化数据转换为结构化格式，而深度学习模型以其原生形式处理文本、图像或音频等输入。这是通过专门设计的架构来实现的，该架构旨在提取分层特征，使模型能够逐层构建复杂的理解。
例如，卷积神经网络 (CNN) 通过应用滤波器来检测早期层中的边缘、纹理和形状，然后将这些组合成更深层中的高级特征（如对象）来处理图像数据。类似地，在自然语言处理 (NLP) 中，像 transformers 或循环神经网络 (RNN) 这样的模型通过将单词转换为捕获语义含义的数字嵌入（向量）来处理文本。这些嵌入通过学习单词之间的上下文和关系的层进行处理，从而实现翻译或情感分析等任务。对于音频，像 WaveNet 或基于频谱图的 CNN 这样的架构将原始声音转换为时频表示，允许模型识别音素、音调或其他声学特征。
实际上，深度学习框架（例如，TensorFlow、PyTorch）提供了简化此过程的工具。开发人员可以使用预训练模型（例如，用于图像的 ResNet、用于文本的 BERT）来利用现有的特征提取能力，然后在特定任务上微调它们。但是，仍然存在挑战：训练需要大型数据集和大量计算资源，并且解释模型决策可能很困难。尽管如此，无需手动干预即可端到端处理非结构化数据的能力使得深度学习成为图像分类、语音识别或文档分析等任务的强大工具，而在这些任务中，传统方法很难处理原始的、未经处理的输入。