重写下面这段文本：《我们为什么需要深度学习？》
深度学习在如今的计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域中发挥着重要作用。在传统机器学习方法中，特征工程通常需要人工参与，耗时费力，不利于模型的可扩展性。深度学习通过自动学习特征，避免了手动提取特征的麻烦，同时在很多任务上取得了比传统机器学习更好的效果。这篇文章介绍了深度学习的基本原理和应用，以及未来可能面临的挑战。
深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域中扮演着重要角色，并取得了比传统机器学习更好的效果。相较于传统机器学习的手动特征工程方法，深度学习通过自动学习特征，避免了不必要的人工参与和耗时，同时也提高了模型可扩展性。本文简要介绍了深度学习的基本原理、应用和未来挑战。