深度学习（Deep Learning）是一种人工智能(AI)功能，它模仿人类大脑处理数据和创建用于决策的模式的工作方式。深度学习是人工智能中机器学习的一个子集，它拥有能够在无监督的情况下从非结构化或无标记的数据中学习的网络。也称为深度神经学习或深度神经网络。处理大数据最常用的人工智能技术之一是机器学习，这是一种自适应算法，可以通过经验或新添加的数据获得越来越好的分析和模式。
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深度学习与数字时代同步发展，带来了世界各地各种形式的数据爆炸。这些数据被简单地称为大数据，其来源包括社交媒体、互联网搜索引擎、电子商务平台和在线影院等。这些海量数据很容易获取，可以通过云计算等金融科技应用程序共享。然而，这些通常是非结构化的数据是如此庞大，以至于人类可能需要几十年的时间来理解它们并提取相关信息。公司意识到解开这一丰富的信息可以产生不可思议的潜力，并越来越多地适应人工智能系统的自动化支持。
如果一家数字支付公司想要检测其系统中发生或潜在的欺诈行为，它可以使用机器学习工具来实现这一目的。计算机模型中内置的计算算法将处理数字平台上发生的所有事务，发现数据集中的模式，并指出模式检测到的任何异常。深度学习是机器学习的一个子集，利用人工神经网络的层次结构来完成机器学习的过程。人工神经网络像人脑一样构建，神经元节点像蛛网一样连接在一起。传统的程序以线性的方式利用数据进行分析，而深度学习系统的分层功能使机器能够以非线性的方式处理数据。
深度学习和机器学习还可以用于其他特殊领域：图像识别（image identification），数据挖掘（data mining），支持向量机（support vector machine）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
