2、深度学习：从基础到应用的全面解析

深度学习：从基础到应用的全面解析

1 深度学习概述

近年来，机器学习的进步显著改善了我们与世界的交互方式，其中深度学习尤为突出。深度学习基于类人脑的人工神经网络，能让计算机自主从数据中学习，适应环境变化并持续提升能力。如今，它广泛应用于谷歌搜索、苹果Siri、亚马逊和网飞的推荐引擎等日常场景，以及医疗、金融等行业的邮件系统、在线聊天机器人和语音图像识别系统。

语言交流是这些领域发展的核心，但语言的复杂性增加了计算处理的难度。深度学习的出现使研究重点从基于规则的方法转向直接从数据中学习，为人类交流建模和人机交互带来了新突破。2010年代初计算机视觉领域的成功推动了深度学习的爆炸式增长，自然语言处理和语音识别也从中受益。大数据时代为深度学习的性能提升提供了助力，其模型会随数据量增加而不断优化。同时，学术界和工业界的开源合作催生了大量深度学习工具和库，促使编程语言向Python转移，因其简单、语法清晰、有丰富的数据科学库且可扩展性强，多数顶级深度学习框架都基于Python构建。

2 机器学习的类型

机器学习是人工智能的一个子领域，主要包括监督学习、无监督学习和强化学习，深度学习算法在这些领域均有应用。

2.1 监督学习

监督学习依赖带标签的数据集进行学习。例如，学习电影情感时，数据集可以是电影评论，标签为0 - 5星评级。监督学习分为分类和回归两种类型：
- 分类 ：将输入映射到固定类别，如将图像分类为猫或狗。
- 回归 ：将输入映射到实数，如预测水电费或股票市场价格。

2.2 无监督学习