深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来建模数据中的复杂模式。与传统的机器学习不同，后者通常依赖于手工设计的特征，深度学习系统通过训练自动学习数据的分层表示。 例如，在图像识别中，卷积神经网络 (CNN) 可能会学习在早期层中检测边缘，然后在更深的层中检测形状，最后识别汽车或面部等对象。 这种直接从原始数据中学习特征的能力减少了手动特征工程的需求，使其在领域专业知识有限或数据高度非结构化的情况下非常有效。
深度学习的关键优势之一是其在涉及非结构化数据（例如图像、音频或文本）的任务中的表现。 像 transformers 这样的模型通过启用机器翻译、文本生成和情感分析等任务，彻底改变了自然语言处理 (NLP)。 例如，像 BERT 或 GPT 这样的模型可以通过分析长序列中单词之间的关系来理解句子中的上下文。 同样，在计算机视觉中，像 ResNet 或 YOLO 这样的架构在对象检测中取得了最先进的结果。 这些模型之所以出色，是因为它们可以捕获高维数据中的复杂模式，而更简单的算法很难处理。
然而，深度学习也存在实际挑战。 训练大型模型需要大量的计算资源（通常涉及 GPU 或 TPU）和大型标记数据集。 例如，在专用硬件上训练高精度图像分类器可能需要数天时间。 过拟合是另一个问题，模型会记住训练数据而不是泛化。 dropout、数据增强或迁移学习（例如，使用 VGG16 等预训练模型）等技术有助于缓解这种情况。 此外，深度学习模型通常被视为“黑匣子”，使得调试或解释它们的决策变得困难。 像 SHAP 或 LIME 这样的工具可以提供部分见解，但可解释性仍然是一个积极的研究领域。 尽管存在这些挑战，但当应用于其优势与任务要求相符的问题时，深度学习仍然是一种强大的工具。