Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat is het diep leren?

###

### Antwoord:
Wat is het diep leren?
Deep learning (of diep leren in het Spaans) is een tak van kunstmatige intelligentie en computing die zich richt op de bouw en training van algoritmen en modellen van kunstmatige neurale netwerken die autonoom kunnen leren door middel van lagen van dataverwerking. Deze modellen kunnen grote hoeveelheden complexe data en extraheren patronen, relaties en relevante functies verwerken om specifieke taken uit te voeren, zoals beeldclassificatie, spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, onder anderen. In tegenstelling tot andere benaderingen van machine learning, kunnen neurale netwerken zeer schaalbaar en aanpasbaar zijn, wat betekent dat ze kunnen worden opgeleid met grote hoeveelheden gegevens om meer nauwkeurigheid en generalisatie te bereiken in besluitvorming en uitkomstvoorspelling. Kortom, diep leren is een techniek van machine learning die algoritmen van kunstmatige neurale netwerken gebruikt om te leren en beslissingen te nemen uit grote reeksen van gegevens, waardoor het vooral nuttig is om complexe problemen aan te pakken en taken uit te voeren die alleen door menselijke wezens in het verleden kunnen worden uitgevoerd.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat is het diep leren?

###

### Antwoord:
Deep learning (of diep leren in het Spaans) is een tak van kunstmatige intelligentie en computing die zich richt op de bouw en training van algoritmen en modellen van kunstmatige neurale netwerken die autonoom kunnen leren door middel van lagen van dataverwerking. Deze modellen kunnen grote hoeveelheden complexe data en extraheren patronen, relaties en relevante functies verwerken om specifieke taken uit te voeren, zoals beeldclassificatie, spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, onder anderen. In tegenstelling tot andere benaderingen van machine learning, kunnen neurale netwerken zeer schaalbaar en aanpasbaar zijn, wat betekent dat ze kunnen worden opgeleid met grote hoeveelheden gegevens om meer nauwkeurigheid en generalisatie te bereiken in besluitvorming en uitkomstvoorspelling. Kortom, diep leren is een techniek van machine learning die algoritmen van kunstmatige neurale netwerken gebruikt om te leren en beslissingen te nemen uit grote reeksen van gegevens, waardoor het vooral nuttig is om complexe problemen aan te pakken en taken uit te voeren die alleen door menselijke wezens in het verleden kunnen worden uitgevoerd.