阅读下面材料，完成1-5题。

材料一

机器学习是一种人工智能技术，它通过设计算法，让计算机可以从有限的观测数据中分析并获取规律，然后利用“学习”到的规律对未知数据进行预测，从而帮助人们完成应用任务。运用机器学习解决应用问题，一般包含如下几步：首先是对观测数据作预处理，然后是从观测数据中提取有效特征并对特征进行转换，最后是构建函数并利用它进行预测。

传统的机器学习主要关注预测函数的构建，至于特征，则一般是通过人为地设计一些准则，然后根据这些准则从观测数据中获得。对机器而言，这可看作是一种“浅层学习”。由于浅层学习有时不能很好地获得有助于提升预测准确率的特征，“深度学习”应运而生。

深度学习需要构建具有一定“深度”的模型，让机器自动从观测数据中学习到有效的特征，帮助提升预测的准确率。“深度”与数据处理过程的组件数量密切相关，深度模型的原始输入与输出结果之间有多个组件，每个组件都会对数据进行加工，并影响后续组件。当得到最终的输出结果时，我们并不清楚每个组件的贡献是多少，判断每个组件对输出结果的影响称为“贡献度分配”问题。以下围棋为例，每当下完一盘棋，我们会思考哪几步棋导致了最后的胜利或失败，判断每一步棋贡献的多少就是贡献度分配问题。该问题在深度学习中至关重要，解决起来也非常困难。

目前，深度学习大多采用“人工神经网络”来实现。人工神经网络内部包含多个层次，正好能满足深度学习的“深度”需求。近年来，深度学习技术快速发展，其所使用的人工神经网络模型从早期的五至十层增加到目前的数百层，这极大提高了特征提取与转换的能力，也使预测的准确率随之上升。深度学习技术被广泛应用于模式识别、自然语言处理等诸多领域并取得了重大突破。我们要想在方兴未艾的科技革命中占有先机，牢固掌握以深度学习为代表的人工智能技术是必要条件。

根据材料一，下列表述正确的一项是（    ）