深度学习是机器学习的子集。深度学习算法的出现是为了提高传统的机器学习技术的效率。传统的机器学习方法需要大量的人力来训练软件。例如，在动物图像识别中，您需要执行以下操作：
手动标记数十万张动物图像。
让机器学习算法处理这些图像。
在一组未知图像上测试这些算法。
找出某些结果不准确的原因。
通过标注新图像来改进数据集，以提高结果准确性。
这个过程称为有监督学习。在有监督学习中，只有当您拥有广泛且充分多样化的数据集时，结果准确性才会提高。例如，该算法可能可以准确识别黑猫，但不能准确识别白猫，因为训练数据集包含更多黑猫图像。在这种情况下，您需要标记更多的白猫图像并再次训练机器学习模型。