深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来模拟数据中复杂的模式。它的应用范围广泛，利用了其自动从原始输入（如图像、文本或声音）中学习特征的能力。开发人员经常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些模型，这些模型擅长处理需要高维数据处理的任务，例如识别图像中的对象或理解人类语言。下面，我们将探讨深度学习广泛应用的三个关键领域。
一个主要应用是计算机视觉，其中深度学习模型分析视觉数据。卷积神经网络 (CNN) 通常用于此。 例如，自动驾驶汽车依靠 CNN 来检测实时视频源中的行人、交通标志和其他车辆。 医学成像也从中受益：经过 X 射线或 MRI 扫描训练的模型可以帮助放射科医生识别肿瘤或骨折。 另一个用例是面部识别，它为安全系统和 Facebook 等应用程序中的照片标记功能提供支持。 这些模型直接从像素中学习分层特征——边缘、形状、纹理，从而无需手动特征工程。
另一个领域是自然语言处理 (NLP)。 像 Transformers 或循环神经网络 (RNN) 这样的模型处理文本或语音。 例如，聊天机器人使用序列到序列模型来生成客户服务应用程序中的响应。 情感分析工具将产品评论分类为正面或负面，帮助企业评估客户反馈。 像 Google 翻译这样的翻译服务依赖于编码器-解码器架构来转换语言之间的文本。 最近，像 GPT-3 这样的大型语言模型 (LLM) 可以通过基于庞大的训练数据集预测单词序列来编写代码、总结文章或回答问题。
第三个应用是推荐系统和自主系统。 像 Netflix 这样的流媒体平台使用深度学习，通过分析用户行为和内容相似性来推荐电影。 同样，电子商务网站使用通过神经网络增强的协同过滤来推荐产品。 在机器人技术中，深度强化学习 (DRL) 训练智能体通过反复试验来执行诸如抓取物体或导航环境之类的任务。 像 AlphaGo 这样的游戏 AI 使用 DRL 来掌握复杂的策略。 这些系统通常结合感知（例如，传感器数据）和决策，从而在制造业或物流等行业实现自动化。