初识--深度学习

　　所谓深度学习，其实也是机器学习中的一部分，而且更加突出了“学习”的概念，去学习什么样的特征组合是最合适的。

　　机器学习的流程是：数据获取，特征工程，建立模型，评估应用。所谓深度学习，不要把他当成一种算法，你要把他当成一种提取特征的工具，由于特征之间不同的组合，所以造成了神经网络的计算量十分庞大。机器学习的常规套路：

1、收集数据并给定标签

2、训练一个分类器

3、测试，评估分类器效果

　　现在一般把神经网络用在：计算机视觉，自然语言处理上。给灰色图上色，图像分类（面临的问题，如何解决遮蔽现象；背景色混淆）等等。