深度学习中的“深度”一词指的是所用神经网络的深度。
与可能只有一两个隐藏层的传统神经网络不同，深度神经网络可以由数十层或数百层组成。
众多层的存在使得网络可以学习越来越复杂的传入信息表示，然后重新阐述它们。
此功能对于解决复杂问题特别有效，例如图像识别、自然语言处理和许多其他应用。
DL 和电子学习
如果你考虑一下用这个工具可以做的一切，那么在电子学习领域应用深度学习的重要性就显而易见了：
自动化内容、创建自我评估测验、提高内容曝光率……
优化搜索
根据学生的技能水平和兴趣创建小组
使学习变得协作；
向学生推荐教育内容 并邀请他们观看或阅读；
根据用户的兴趣和技能个性化内容；
改善聊天机器人的响应；
在线监控考试
尽管深度学习取得了成功，但它仍面临一些挑战，例如需要大量数据进行训练以及深度网络的计算复杂性。
然而，专用硬件、更高效的算法和正则化技术的不断发展解决了这些挑战，并帮助实现了几年前看似科幻小说的应用程序。
深度学习
机器学习与深度学习：主要区别
现在我们对这两个领域有了总体了解，让我们看看机 英国手机号 器学习和深度学习之间的主要区别：
学习架构：在机器学习中，重点通常放在传统统计模型上，例如线性回归或贝叶斯分类器。另一方面，在深度学习中，重点是使用具有多个隐藏层的人工神经网络。
模型复杂性：DL 以其处理复杂数据的能力而闻名，而 ML 处理的信息比数据还多。
数据量：DL通常需要大量数据才能成功训练深度神经网络。传统的机器学习只能处理一小部分数据。
计算能力：深度神经网络需要大量的计算资源，因此深度学习比机器学习更难应用。
电子学习中的机器学习和深度学习
人工智能 (AI) 在学习领域开辟了新的大门，提供了个性化的机会、更容易获取 Google 索引的页面数量可预测网站流量变化的 的知识以及灵活的教学方法。
两者在在线培训中都发挥着至关重要的作用：
个性化学习：两个领域都允许个性化学习。 ML 可用于根据学生 电话号码业务线索 过去的行为推荐内容和学习活动。另一方面，DL 可以更详细地分析学生数据，从而实现更精确的定制。
学生数据分析：两者都有助于向人工智能提深度学习的工 供数据，从而为每个学生制定个性化的教育计划。