在AI中，什么是深度学习？

我们将机器学习定义为使用算法来分析数据模型，然后预测新数据。现在，深度学习是机器学习的一个子领域，通过深度学习，我们使用从数据中学习的算法，因此，这种学习将以有监督或无监督的形式进行。当您在深度学习模型中学习并从数据进行推断时，就会发生监督学习。

当模型从未标记的数据中学习并进行推断时，作为一个简单的例子，我们可以考虑进行深度学习为了识别图像是猫还是狗的模型，因此我们在磁盘上存储了10,000张猫和狗的图像。我们将这些图像提供给我们的模型以供学习。如果模型是在监督形式下学习的，则每个图像将被标记为猫或狗。然后，模型将了解哪个图像标记了什么。然后，通过学习猫和狗这两种类别之间有哪些相似之处和不同之处。如果模型以无人监督的形式学习，则图像将不会被标记为猫或狗。该模型实质上是学习不同图像的特征，然后根据其相似性或差异对它们进行分类，而无需知道或看到它们的标签。

现在我们提到算法是基于大脑的结构。神经网络以及类似的深度学习模型被称为人工神经网络。因此，术语模型网络神经网络和人工神经网络将在深度学习领域中互换使用。