什么是深度学习，它与传统机器学习有何不同？

深度学习是机器学习的一个子集，它利用具有多层（深度架构）的人工神经网络从海量数据中学习复杂模式。它在处理图像、音频和文本等非结构化数据的任务上表现出色。传统机器学习依赖于从数据中提取的手工特征，然后将这些特征输入到较简单的算法中。深度学习则自动完成这种特征提取，直接从原始输入数据中学习层次化表示。 核心区别在于特征工程和模型复杂性。传统方法（如支持向量机、决策树）需要领域专业知识来手动设计相关特征，其模型通常相对较浅。深度学习模型，特别是深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），通过其分层结构自动发现复杂特征。这使得它们在图像识别、自然语言处理和语音识别等复杂感知任务中表现出卓越性能，极大地推动了计算机视觉和自主系统等领域的发展。 深度学习通过层次化层将手动特征工程替换为自动特征学习，直接处理原始数据。其实现包括定义深度网络架构（例如用于图像的CNN），使用强大的硬件（GPU/TPU）在大型标记数据集上训练模型，以及通过反向传播进行优化。它在复杂任务（如自动驾驶汽车感知、医学图像分析）中提供高精度，通过自动化和创新带来巨大的商业价值。然而，与传统机器学习相比，它需要大量数据和显著的计算资源。