深度學習(Deep Learning)
什麼是深度學習(Deep Learning)呢?
他是包含在機器學習中的一個技術，他類似於人類中的神經網路，
能藉由一群未整理的資料學習並且做出決定。
深度學習的其中一個主要優點是神經網路用來揭露先前未見的資料隱藏洞見和關係。藉助更健全的機器學習模型，分析大型複雜的資料，公司運用下列方式來改善詐騙偵測、供應鏈管理以及網路安全性：
分析非結構化資料
透過分析社群媒體發文、新聞和調查，難以深入查看文字資料。分析社群媒體發文、新聞和調查，以提供寶貴的業務和客戶洞見。
資料標籤
深度學習需要標示為訓練資料。訓練之後，就可以為新的資料加上標籤，並自行識別不同類型的資料。
功能工程
深度學習演算法可以節省時間，因為它不需要人類從原始資料手動擷取功能。
效率
正確地訓練深度學習演算法時，可以更快地執行數以千計的作業，速度比人類更快。
培訓
深度學習中使用的神經網路可套用至許多不同的資料類型與應用程式。此外，深度學習模型還可以使用新資料重新訓練以適應。
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