深度学习是机器学习的一个子领域。
在机器学习中，深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。
深度学习的特点包括：
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
对于AI，可以尝试了解以下内容，作为基础AI背景知识基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展：简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。强化学习：简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。激活函数：了解常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh。
线性代数是机器学习中最常用的数学主题，范围从经典的机器学习到最新和高级的LLMs。在处理基本的模型分类，聚类，回归任务时，线性代数在所有ML算法中都有极高的可用性，例如线性回归、SVM、KNN、随机森林或任何其他算法。[heading3]N维向量[content]对于数据集中存在的每个特征，我们通常都有大量样本。如果我们考虑一个具有n个数据样本的特征向量，它将是一个n维向量。由于数据在机器学习中无处不在，我们到处都需要处理n维向量；因此，了解n维向量的属性（如点积、叉积、加法和减法）至关重要。[heading3]向量之间的距离[content]在机器学习中，每个特征都被视为一维，并且通常数据集包含大量特征。我们首先计算两个特征之间的距离来观察它们的相似性。因此，计算两个n维向量之间的距离的知识至关重要。距离计算的直接用例可以在两种ML算法中找到：K-NN和K-Means。[[算法学习]KNN近邻算法分类/回归/聚类](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/L7vlw1jVFiRitDkjUgbcBq1AnWb)[heading3][heading3]超平面投影[content]在SVM中，我们尝试找到n维样本与n维平面之间的距离。在这种情况下，我们通常会将该样本投影到超平面上。因此，平面投影的概念和超平面的知识至关重要。