詳細解釋
深度學習（Deep Learning）是機器學習 (ML)的一個子集，它使用多層神經網絡 (類神經網路)（稱為「深層」網絡）來從數據中學習複雜的模式和表示。
深度學習的突破在於它能自動學習特徵表示。傳統機器學習需要人工設計特徵，而深度學習可以自動從原始數據中學習層次化的特徵。
關鍵技術：
- 卷積神經網絡 (CNN)：專門處理圖像數據
- 循環神經網絡 (RNN)：處理序列數據如文字
- Transformer架構 (變換器 / 注意力模型) (Switch Transformer)：現代自然語言處理的基礎
- 生成對抗網絡 (GAN)：生成新內容的技術
深度學習需要大量數據和計算資源，但它在圖像識別、語音處理、自然語言處理 (NLP)等領域取得了革命性進展。