深度学习系统是一种基于深度神经网络的机器学习系统。深度神经网络是一种复杂的机器学习模型，由多个隐藏层组成，可以自动地学习和提取输入数据的特征。深度学习系统通过训练大量的数据来优化神经网络的参数，从而实现更加精准和高效的学习和预测。

宽度学习系统是一种基于宽度神经网络的机器学习系统。宽度神经网络是一种新型的神经网络结构，具有较宽的隐层和较少的神经元数量，可以更好地处理高维数据和复杂任务。

深度/宽度学习系统的应用非常广泛，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统和医疗保健等领域。在这些领域中，深度/宽度学习系统可以帮助人们更好地处理和分析大规模数据集，提高预测和决策的准确性和效率。