人工智能中的“深度学习”属于哪一类技术？

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深度学习：机器学习分支深度学习是机器学习的一种高级方法。它利用人工神经网络，通过大量数据自动学习复杂模式和特征。核心特点：自主学习规则：无需预设规则，通过数据自行构建模型。监督学习为主：常使用已标记数据进行训练，例如机器视觉领域。简单来说，它赋予计算机从数据中“学习”的能力，而非依赖预编程规则。

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问题？

深度学习？说白了，就是让电脑自己学习。就像我教我家的狗“握手”，一遍遍地示范，它慢慢就学会了。深度学习也是这样，只不过它用的是复杂的数学模型，而不是简单的动作指令。

我记得去年十一月，在北京参加一个AI会议，听专家讲过，深度学习在图像识别上特别牛。他们展示了一个系统，能从几千张猫的图片里，自动识别出不同品种的猫，准确率超高！

其实这和监督学习有关。你得先给电脑喂一堆“猫”的图片，并且告诉它，“这是波斯猫”、“这是暹罗猫”。电脑通过这些例子，自己总结规律，以后就能自己判断了。

这有点像我当年学画画，老师先教我基本技法，再让我临摹大师作品，慢慢地，我就能自己创作了。深度学习，就是让电脑也经历这么一个“学习”的过程。只不过，电脑学的更快更精准。

具体来说，图像识别领域，深度学习用得很多。比如，现在很多手机的拍照软件，都能自动识别场景和人物，这就是深度学习的功劳。我用过一款，效果真的不错，比以前那些傻瓜相机强多了。