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机器学习中目前最重要的方法是“深度学习”。它基于人脑和复杂的人工神经网络的功能。信息以“类似人类”的方式同时在不同层次上进行处理和评估。发现的结果（例如数据集中识别出的模式）被压缩到多个层次，通过节点链接在一起并加权。人工智能通过不断质疑所获得的知识并借助新信息创建新的层次、链接以及最重要的新优先级来学习。在输入和输出级别之间有许多级别，学习就是在这些级别中进行的。因此，“深度学习”一词指的是大量的级别。由于处理器的计算能力显著提高，如今数百个神经元级别或层是可能的。
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