深度学习-27-基于keras的深度学习建模预测全流程
文章目录
1 深度学习简介
1.1 定义和应用场景
(1)深度学习的定义
深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次。
深度学习的模型通常是由多层神经网络构成的，每一层都从前一层的输出中学习并提取更高级别的特征。
(2)深度学习的应用场景
深度学习已经被广泛应用于许多领域，包括但不限于：图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断等。例如，深度学习可以用于识别图片中的物体，理解人类的语音，生成逼真的人工图像，预测疾病的发展等。
(3)深度学习与传统机器学习的区别
深度学习和传统机器学习都是从数据中学习并做出预测或决策的方法，但它们之间存在一些关键的区别。
首先，深度学习模型通常由多层神经网络构成，能够自动学习和提取特征，而传统机器学习模型通常需要人工选择和提取特征。
其次，深度学习需要大量的数据和计算资源，而传统机器学习模型则可以在较小的数据集上工作。
最后，深度学习在处理图像、语音和文本等复杂数据时表现尤为出色。
1.2 基本原理
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