關於深度學習

深度學習是人工智慧的一個分支，讓電腦可以透過學習來處理大量的資料，並且用來辨識圖片、文字、聲音等，甚至還可以用來預測一些股票等的數據。目前我們生活中會應用到相當多的人工智慧，像是醫學影像的辨識、語音助理、自駕車等等都包含在其中。

深度學習的演變

在發展深度學習之前已經廣泛的是機器學習，然而機器學習需要仰賴大量人力來手動標注特徵等，這是相當耗時的。相比之下，深度學習通過反覆比對圖片和相應標籤，自動提取特徵，學習出正確的資訊，因此我們可以用來處理更深更廣的問題。

兩者之間的差異

深度學習可以處理非結構化的資料，他可以透過大數據的觀察來取代手動標記的過程，像是分辨不同語句之間的差異。無監督學習應概是大家最常使用的，就是常常我們用英文打字不小心拼錯的時候他會糾正我們，所以深度學習其實跟生存在這個世代的我們息息相關。
＊深度學習讓電腦又更接近人類，像是輸入一張相片後能夠輸出一段描述這張相片的文字＊

深度學習的條件：

1. 定義深度學習模型
2. 找到處理資料的方法
3. 機器能自動萃取進行訓練的特徵，讓模型輸出正確答案的方法

ChatGPT補充:

1. 人工智慧（AI）、機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）的差異
2. 深度學習演變