在2015年，一家名为Deep Mind的公司被Alphabet Inc的子公司收购。2016年，Deep Mind开发了一种名为AlphaGo的深度学习算法，该算法能够学习如何玩视频游戏，并超越了人类职业围棋选手、世界冠军李世石。从那时起，深度学习的受欢迎程度迅速增长。预计到2020年和2021年，深度学习在高技术进步中的应用将越来越多。
深度学习与其他传统机器学习算法有何不同？它到底是什么？实际上，深度学习模仿了人类大脑，这是人工智能的核心部分。其执行依赖于高端GPU/TPU处理，应用于大量数据，这有助于在决策中找到模式。尽管它作为无监督学习效果更好，但在极少数情况下，它也可以作为监督学习。此外，这种学习技术更适合非结构化数据，尤其是图像数据。
深度学习的挑战在于，它能够学习大量的图像数据（如卫星图像、脑肿瘤图像、癌症图像等），这些数据通常是非结构化的。然而，疯狂的部分是，对于普通人来说，这可能需要数年时间来学习。
深度学习在最近一段时间内获得了极大的关注。它是一种高级的机器学习技术，结合了学习算法的类别，并使用了多层非线性单元。它能够从数据中提取特征，并在监督和无监督学习技术的辅助下，能够表示不同层次的抽象。应用主要涉及视觉、语音、自然语言处理、无人驾驶汽车和基因表达。
深度学习已广泛应用于图像和视觉分析。然而，识别图像中的任意对象，如面部、人体、动物等，是一项艰巨的任务，而最近深度学习也被用于这些类型的图像识别。此外，它还应用于语义图像分割、深度视觉残差抽象和脑机接口。
在层次深度学习网络方面的相关研究，使用遗憾匹配作为游戏玩法工具，已经发现。重要的是要整合快速GPU，这有助于学习算法快速获得经验，否则，学习数据模式将需要太多时间。
主流人工智能的普及主要是由于深度学习的广泛使用。传统的机器学习或其他技术无法处理非结构化数据。现在的现实是，在这个世界上，大多数数据都是非结构化的。第二点重要的是数据的特征提取。在这两种情况下，深度学习都取得了积极的结果。深度理解，作为机器学习的高级版本，已经抓住了整个学术界和工业界的注意力，并在特征提取方面遥遥领先，特别是在提取非结构化数据如图像数据的信息方面。它能够通过使用随机函数近似它们来检测非线性特征，并能够建立任意变量之间的关系。在特征学习的情况下，深度学习远远领先于其他技术。
深度学习架构的变体，如深度神经网络（DNN）、深度信念网络（DBN）、递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在过去五年中已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、声音分类和音频数据识别领域得到利用。因此，它对工业产生了巨大的影响，这一点已经被行业专家非常细致地注意到。从开发高性能工作站、各种安全产品、计算机视觉、无人驾驶汽车、高级图像分类和分割、机器人技术，以及许多其他与图像相关的问题，特别是数据不平衡问题，深度学习的潜在能力总是取得了积极的结果。