深度学习如何改进对图像和文本等非结构化数据的处理？
深度学习利用多层神经网络从原始、非结构化数据（如图像和文本）中自动提取有意义的特征。与结构化数据不同，非结构化数据缺乏预定义格式，使得传统方法不足够。深度学习模型直接从数据本身学习复杂模式，从而在计算机视觉和自然语言处理（NLP）中实现强大应用，包括自动标记、情感分析和目标检测。
关键架构至关重要：卷积神经网络（CNNs）通过卷积层和池化层检测分层模式（边缘→形状→对象），在图像处理方面表现出色。循环神经网络（RNNs）和Transformer处理序列文本数据。Transformer使用自注意力机制，有效捕捉长程依赖关系和上下文含义，彻底改变了NLP。这些模型无需手动且易出错的特征工程，直接从海量数据中学习最佳表示。
深度学习将非结构化数据转化为可操作的见解。CNNs实现图像分类（如医疗诊断）、对象识别和自动驾驶感知。Transformer支持机器翻译、聊天机器人、文本摘要和情感分析。其业务价值在于自动化、提高准确性以及从以前无法使用的数据中解锁见解。实施过程包括数据预处理、选择/训练模型（通常在GPU/TPU上进行），并通过API或嵌入式系统部署以进行实时处理，如内容审核或预测性维护。
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