再说神经网络之前 ，我先给大家解释解释什么叫做一个深度学习 ，咱们在最开始的时候啊 ，我给大家画过三个圆儿 ，就是说人工智能啊是非常庞大的一个圈儿 ，我说这是一个 ai 啊 ，这是一个人工智能 ，人工智能当中有很多领域啊 ，什么计算机视觉 ，自然语言处理啊 ，数据挖掘啊等等 ，好大的一个圈子 ，那这个圈子会越画越大的 ，其中呢 ，我还画了中间比较核心的一部分 ，叫什么 ，叫做一个机器学习 ，这可能就机器化小了 ，再画大一点 ，那深度学应该画到哪儿 ，深度学习啊 ，应该在画到机器学习当中 ，相当于啊 ，深度学习也是机器学习当中一部分 ，只不过说在现阶段来说 ，用得更多 ，更流行 ，它的效果能够更好一些 ，所以说现在大家经常会提到 ，唉呀 ，深度学习领域 ，我们的算法要取得到什么样的成绩 ，估计大家经常会听到各种各样的报告 ，各种各样的论文 ，以及各种各样的一些技术心得吧 ，都说深度学习在改变啊 ，再去发展怎么样的 ，那这节课咱们就来看一下深度学习啊 ，它到底是做了一件什么事儿 ，当然咱们在讲这个神经网络过程当中啊 ，我希望大家先理解到一点 ，我就是这一点 ，就是按照我的思维去理解了 ，你在一些就是网上或者在市面上可能看到的理解跟我不一样 ，但是我建议大家按照我的思维去理解 ，这个就是深度学习和神经网络 ，我是觉着神经网络这个东西 ，你不应该把它称之为一种算法 ，应该当什么 ，应该当做一种特征提取的方法 ，因为在机器学习和数据挖掘或者其他任务当中 ，所有的人工智能任务最拼的是什么呀 ，最拼的其实并不是你的一个算法 ，可能算法它起到了很大的作用 ，但是更大的作用是在什么什么层面上 ，是一个数据层面上吧 ，就像这个人啊 ，他要去做一桌好菜好饭 ，那没有一些好食材它能做出来吗 ，肯定也做不出来吧 ，这一点就跟大家说一点 ，特征是非常非常重要的 ，什么样的特征 ，什么样的数据拿回来之后能够更适合咱们的模型 ，更适合你当前这个问题 ，这个通常情况下是更重要一些的 ，来总结一下吧 ，咱们这学习当中啊 ，基本的一个流程 ，

这就是第一步 ，先拿数据吧 ，第二步建议特殊工程 ，第三步 ，选择一个算法建模 ，第四步评估应用 ，简单来说就这几步 ，那大家来说哪部最重要啊 ，刚才我是不是强调一点 ，有一个点叫做特征工程吧 ，可以这么说吧 ，特征工程是所有 ghs 当中最核心的一部分了 ，建模其实没有什么难度 ，用工具包建模啊 ，其实几步就完事儿了 ，评估是没有什么太大难度 ，最大难度啊 ，完全都做到这里了 ，就是我们的特征工程 ，那深度学习和机器学习在处理特征工程上有什么样的一个区别吗 ，咱们来回忆回忆啊 ，之前做过的一些案例啊 ，之前在做任务的时候 ，