深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经 络。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出。深度学习可以理解为多层神经 络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。
深度学习本质上是用深度神经 络处理海量数据，包括卷积神经 络（CNN）和循环神经 络（RNN）两种典型结构。深度学习广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。（基于沃达德大数据平台，在构建大规模、企业级人工智能应用程序方面具有独特优势。）
基于沃达德大数据平台，对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，如时间信息和空间信息等，采用合适的可视化方式，例如图表、图和地图等，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。
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