深度学习之所以重要，主要基于以下几个原因：

自动特征学习：

传统的机器学习方法通常需要大量的人工特征工程，而深度学习能够自动从原始数据中学习到有用的特征，这大大简化了特征提取的过程。

处理复杂数据：

深度学习通过其多层次的结构，能够捕捉到数据的复杂关系和特征，这使得它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

大数据优势：

深度学习在大数据集上的表现通常优于其他机器学习方法，尤其是在需要大量标注数据的任务中，深度学习能够通过训练大规模数据集来自动学习特征表示。

硬件进步：

随着图形处理器（GPU）和专用加速卡（如TPU）的发展，深度学习的计算能力得到了大幅提升，这使得训练深层神经网络变得更加高效。

广泛的应用领域：

深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗诊断、金融风险评估等多个领域都有成功的应用。

模拟人脑机制：

深度学习是模仿人脑神经网络的一种方法，它能够解释数据，如图像、声音和文本，从而在智能决策和智能系统方面展现出强大的潜力。

性能卓越：

在许多任务上，深度学习模型的性能远超传统方法，例如在图像识别、目标检测、图像分割等方面，深度学习已经达到了人类水平。

可迁移学习和泛化能力：

深度学习模型具有较强的可迁移学习和泛化能力，可以在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上，这进一步增强了其在实际应用中的价值。

综上所述，深度学习之所以受到广泛关注和应用，是因为它在多个方面都展现出了强大的能力和潜力，尤其是在自动特征学习、处理复杂数据、利用大数据和硬件进步等方面。这些特点使得深度学习成为解决当前复杂问题的重要工具。