深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多层的人工神经网络来对数据中的复杂模式进行建模。这些网络通常被称为深度神经网络，旨在通过逐层处理数据来自动学习数据的分层表示。每一层都将输入数据转换为稍微更抽象的表示，使网络能够捕获复杂的关系。例如，在图像识别中，早期层可能检测边缘或纹理，而更深层则识别形状或对象。这种方法与传统的机器学习形成对比，后者通常依赖于手动设计的特征和更简单的模型，如决策树或线性回归。
深度学习的一个关键方面是它对大量数据和计算能力的依赖。训练深度神经网络涉及调整数百万甚至数十亿个参数（权重），以最大限度地减少预测误差。这通常使用诸如随机梯度下降和反向传播之类的优化算法来完成，这些算法基于误差梯度迭代地更新权重。例如，当训练模型对猫和狗的图像进行分类时，网络会处理数千个标记图像，调整其参数以提高准确性。诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架通过提供预构建的层、损失函数和优化器来简化这些算法的实现。但是，由于处理高维数据所涉及的矩阵运算的计算强度，训练此类模型通常需要 GPU 或 TPU。
深度学习的实际应用涵盖计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和语音识别等领域。卷积神经网络 (CNN) 擅长诸如图像中的对象检测之类的任务，而 Transformer 则主导诸如文本生成或翻译之类的 NLP 任务。例如，开发人员可以使用预训练的 CNN（如 ResNet）来构建医疗成像系统，该系统可以识别 X 射线中的肿瘤。挑战包括需要大型标记数据集、潜在的过度拟合（模型记住训练数据而不是泛化）和计算成本。诸如数据增强、迁移学习（重用预训练模型）和正则化（例如，dropout 层）之类的技术有助于解决这些问题。开发人员可以通过利用开源库和教程开始试验深度学习，例如在 MNIST 数据集上训练一个简单的神经网络来识别手写数字。