机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。
另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。
深度学习是什么意思？近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习是一种新的学习形式。
目前，对深度学习的概念有很多答案，很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。
李嘉厚教授认为，深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实，将它们融入原有的认知结构，将许多想法联系起来，并将现有的知识转移到新的情境中，从而做出决策和解决问题。
郭华教授认为，深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程，学生围绕挑战性的学习主题，全心投入，体验成功，获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。
深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二，体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。
人工智能神经网络中的基础概念有哪些？通过人体系统建模，实现了人工智能技术的重大突破。尽管人工神经网络（anns）只是与人类神经元实际功能松散耦合的数学模型，但其在解决复杂模糊的现实问题中的应用却意义深远。此外，在神经网络中建立大脑结构深度的模型为学习更有意义的数据表示开辟了广泛的可能性。在图像识别和处理方面，CNN视觉系统复杂的、空间不变的细胞的启发也极大地改善了我们的技术。
只要人类的感知能力超过机器，我们就能从理解人类系统的原理中获益。人类对感知任务非常精通，人类理解与人工智能现状的反差在机器听觉领域尤为明显。考虑到人类系统在视觉处理上的优势，我们借鉴了神经网络机器听觉的相似过程。也许最抽象的声场是我们如何看待人类。尽管信号处理问题的解决方案必须在强度、频谱和时间属性等参数的较低水平上进行操作，但最终目标往往是认知问题：以我们感知声音的方式转换信号，包括改变。例如，如果您想以编程方式更改录制的语音的性别，在定义其较低级别的特征之前，有必要使用更有意义的术语来描述问题。说话人的性别可以看作是一种认知属性，它由许多因素组成：声音的一般音调和音色、发音的差异、词语和语言选择的差异以及对这些属性与性别关系的共同理解。
