此功能使深度學習模型能夠以極高的準確性處理多樣 韓國電話 化的高維度數據，例如圖像、文字和音訊。 減少對特徵工程的需求：傳統的機器學習方法通常需要手動特徵工程，即領域專家從資料中手動提取相關特徵。相較之下，深度學習模型可以自動學習並從原始資料中提取有用的特徵，從而無需進行大量的手動特徵工程。這減少了人力，加速了開發過程，並且可以更有效地利用數據。 可擴展性和適應性：深度學習模型可以有效地處理大規模資料集。強大的 GPU 和分散式運算框架的可用性使得能夠基於大量資料訓練深度神經網絡，從而實現可擴展性並提高效能。
此外，深度學習模型可以很好地適應和泛化新的、未見過的例子，使其變得強大並適合現實世界的應用。 端到端學習：深度學習模型促進端到端學習，整個系統是聯合訓練的，而不是依賴單獨的模組或管道。這使得模型能夠學習分層表示並優化整個過程，從而提高效能並減少不同階段之間的錯誤傳播。 在非結構化資料方面的出色表現：深度學習在處理圖像、文字和語音等非結構化資料類型方面取得了顯著的成功。卷積神經網路（CNN）在影像分析任務中表現出色，循環神經網路（RNN）對於順序資料分析非常有效，而 Transformer 模型在自然語言處理中取得了出色的成果。
