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深度学习为一些应用产生了良好的效果，如计算机视觉，语言翻译，图像字幕，音频转录，分子生物学，语音识别，自然语言处理，自动驾驶汽车，脑肿瘤检测，实时语音翻译，音乐构图，自动游戏等。

深度学习是机器学习之后的下一个重大飞跃，具有更高级的实施。 目前，它正朝着成为行业标准的方向发展，在处理原始非结构化数据时带来了改变游戏规则的强烈希望。

深度学习目前是解决各种现实问题的最佳解决方案提供商之一。 开发人员正在构建AI程序，而不是使用以前给定的规则，从示例中学习以解决复杂的任务。 随着许多数据科学家使用深度学习，更深层的神经网络正在提供更加准确的结果。

我们的想法是通过增加每个网络的训练层数来开发深度神经网络; 机器学习更多关于数据的知识，直到它尽可能准确。 开发人员可以使用深度学习技术来实现复杂的机器学习任务，并培训AI网络以获得高水平的感知识别。

深度学习在计算机视觉中得到了普及。 这里实现的任务之一是图像分类，其中给定的输入图像被分类为猫，狗等，或者作为最佳描述图像的类或标签。 我们作为人类在我们的生活中很早就学会了如何完成这项任务，并具备快速识别模式，从先前知识推广和适应不同图像环境的这些技能。