深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取数据的深层次特征。其核心在于层级化特征学习，能够自动从原始数据中学习到抽象的表示。
核心特点 ✅
- 自动特征提取：无需手动设计特征，网络自动生成
- 非线性建模：通过激活函数捕捉复杂模式
- 大数据驱动：需要大量标注数据进行训练
- 端到端学习：从输入到输出的完整映射
应用领域 🌍
| 领域 | 示例 |
|---|---|
| 图像识别 | 手写数字识别（MNIST）、人脸识别 |
| 自然语言处理 | 机器翻译、情感分析 |
| 语音识别 | 语音转文字、语音合成 |
| 时序预测 | 股票趋势分析、天气预测 |