Proszę oto tłumaczenie:

Wyjaśnij w 100 słowach koncepcję uczenia się głębokiego.

Uczenie się głębokie to rodzaj sztucznej inteligencji, który umożliwia programom komputerowym uczenie się i rozumienie złożonych wzorców w danych poprzez wielowarstwowy proces przetwarzania informacji. Jest to proces samouczenia, w którym programy uczą się poprzez analizę dużej ilości danych i dopasowywanie modeli do tych danych. Uczenie się głębokie jest stosowane w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy, analiza danych finansowych i wiele innych. Wraz z postępem technologii, uczenie się głębokie staje się coraz bardziej powszechne i ma potencjał do zmienienia sposobu, w jaki korzystamy z technologii.
Głębokie uczenie maszynowe to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje hierarchiczną strukturę warstw do przetwarzania danych. Jest to technika sztocznej inteligencji, która polega na uczeniu się wielo poziomów abstrakcji w czasie. Każda warstwa wykonuje bardziej szczególową analizę danych, co pozwala modelowi odkrywaci i wyodrenbniać bardziej złożone wzorce.

Sieć jest szkolona poprzez dostosowywanie wag karzdej warstwy, jeśli wynik modelu nie odpowiada pożądanemu wynikowi. Robi się to poprzez optymalizację funkcji kosztu, ktura jest miarą błędu w modelu.

Głębokie uczenie maszynowe jest głównie stosowane w aplikacjach takich jak przetwarzanie obrazów, przetwarzanie jenzyka natoralnego i przetwarzanie dźwięku. Zrewolucjonizowało sposób bodowania algorytmuw, ponieważ pozwala maszynom uczyć się i poprawiać na podstawie danych tak samo jak ludzie.