比尔·盖茨曾提到人工智能的威胁，这无疑向传达了一些信息，确实应该深思。是否同意？请在评论区分享观点，一定会阅读它们，这将帮助理解这些技术是否对人类有负面影响，或者这项技术是否会对人类物种的灭绝负责。
近年来，可能听到了很多关于深度学习的炒作，但它究竟是什么？为什么深度学习直到现在才成为焦点？首先，让了解什么是人工智能。
人工智能是计算机科学中的一个分支，其目标是让机器模仿人类认知，专注于复杂的问题解决。人工智能的唯一目标是让机器在未来能够拥有类似人类的智能。它指的是在机器中模拟人类智能，这些机器被编程以能够像人类一样思考并模仿他们的行为。
机器学习是人工智能的一个子集，它基本上关注如何使计算机能够自主学习，而不需要手编码指令。机器学习系统分析大量数据，并从过去的错误中学习。结果是通过算法高效完成任务生成的。
深度学习是机器学习中的一个子集，这些技术尝试使用矩阵乘法模仿人脑中的神经元活动。这种结构被称为神经网络。实际上，神经网络的概念在1957年出现，并在1980年首次尝试，但当时并未被证明有用。深度网络之所以变得可行，只有两个原因，第一是计算能力的提高，第二是大量数据的可用性。
回答上述问题，实际上数据越多，网络就越健壮。由于健壮性，网络将比其他算法提供更好、更准确的结果。让站在深度学习的立场上。假设从不同角度看过3张猫的图片。但在另一方面，看过成千上万只不同的猫，现在更容易识别出一只。这对数据很重要。在深度学习中，数据是允许机器学习的本质。
深度学习领域真正始于2012年，在此之前，大多数专家认为神经网络是无用的。2012年，深度学习突然成为焦点。2012年，神经网络首次被用于识别世界上最大的图像数据集的比赛，它实际上击败了所有以前的算法类型。在这一刻，世界意识到了神经网络的实际力量。这是神经网络的诞生。
在发表观点之前，让看看谷歌研究的图表。根据谷歌搜索，2013年之后，人们开始进行大量关于深度学习的研究。上述图表显示了人们对深度学习领域的兴趣。图表在2013年之后增加了很多，那么是什么导致了这种趋势的上升，将在本文中了解。
根据一些专家，这种趋势或人们对深度学习领域兴趣的指数增长背后有很多原因。让一一看看它们。
数据是深度学习进入画面的主要原因。根据一项调查，每天大约产生2.5千万亿字节的数据。让看看Andrew Ng先生分享的一个美丽的图表。
在上面，可以看到这个特定的图表，其中x轴表示数据量，y轴表示算法的性能。正如所看到的，随着数据量的增加，相对于旧的学习算法（任何类型的机器学习算法），性能在特定时间点后开始下降并保持几乎恒定，没有增加。但在深度学习的情况下，随着数据量的增加，性能也在增加。这意味着这种数据的指数增长使能够创建一些令人惊叹的深度学习模型，就准确性和各种性能指标而言。
技术是另一个鼓励研究深度学习的原因，因为除了大量数据外，深度学习还需要高质量的硬件。这里指的是GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）。由于技术升级，现在可以很容易地以非常低的价格获得好的硬件。随着技术的日益发展，硬件成本每天都在大幅下降。
实际上，深度学习结合了特征提取和模型训练部分。在机器学习的情况下，分别执行这两种技术，但在这里，这两种技术都包含在深度学习技术中。由于这个原因，深度学习确实可以解决复杂的问题，如图像分类、目标检测或NLP任务。深度学习实际上使用的是深度神经网络，随着神经网络变得更深，更复杂的信息和特征在问题陈述中被提取出来。