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什么是深度學習人工智能?
發布時間：2018-10-12 分類：交通百科
最近有很多關于機器學習人類在工廠、倉庫、辦公室和家里做的事情的可能性的討論，盡管科技在伴隨著恐懼和興奮中快速發展，AI人工智能、機器學習和深度學習等術語可能會讓你感到困惑。我希望這份簡單的指南將有助于理清有關深度學習的困惑，并希望這8個實際例子將有助于澄清當今深度學習技術的實際應用。
什么是深度學習?
人工智能領域本質上是指機器能夠完成需要人類智能的任務，它包括機器學習，機器可以在沒有人參與的情況下通過經驗學習和獲得技能。深度學習是機器學習的一個子集，人工神經網絡，受人腦啟發的算法，從大量的數據中學習。類似于我們如何從經驗中學習，深度學習算法會重復執行一項任務，每次都會稍微調整一下以改善結果。我們指的是“深度學習”，因為神經網絡有各種(深層)使學習成為可能。任何需要“思考”才能解決的問題，都是深層次學習能夠解決的問題。
我們每天產生的數據量是驚人的，目前估計為2.6個五分之一字節，這是使深度學習成為可能的資源。由于深度學習算法需要大量的數據來學習，這種數據創建的增加是近年來深度學習能力增長的原因之一。除了更多的數據創建之外，深度學習算法還得益于當今可用的更強大的計算能力，以及人工智能系統作為服務的擴散?！叭斯ぶ悄芗捶铡?AI As A Service)使較小的組織能夠獲得人工智能技術，特別是深度學習所需的人工智能算法，而無需大量的初始投資。
深度學習允許機器解決復雜的問題，即使使用的數據集是非常多樣的，非結構化的和相互聯系的。學習的深度越深，算法的性能就越好。
八個深度學習的實例
現在我們正處在這樣一個時代，機器可以在沒有人工干預的情況下學會解決復雜的問題，那么他們到底在處理什么問題呢?以下是今天深度學習所支持的幾個任務，隨著算法通過輸入數據繼續學習，這個列表還會繼續增長。
1、虛擬助理
無論是Alexa、Siri還是Cortana，在線服務提供商的虛擬助理都會使用深度學習來幫助理解你的語音，以及人類在與他們互動時使用的語言。
2、翻譯
同樣，深度學習算法可以在語言之間自動翻譯，這對旅行者、商人和政府官員來說是很有影響力的。
3、無人駕駛送貨卡車、無人駕駛飛機和自動汽車的愿景
自動駕駛汽車如何理解道路的實際情況，以及如何響應它們-無論是停車標志、街上的球還是其他車輛-都是通過深入學習算法來實現的。算法接收到的數據越多，它們就越能像人類一樣在信息處理過程中知道被雪覆蓋的停車標志仍然是停車標志。
4、聊天機器人和服務機器人
聊天機器人和服務機器人為許多公司提供客戶服務，由于深度學習，它們能夠以一種智能和有用的方式回答越來越多的聽覺和文本問題。
5、圖像著色
將黑白圖像轉換成彩色圖像以前是由人手精心完成的一項任務。如今，深度學習算法能夠利用圖像中的上下文和對象為它們著色，從而基本上重現黑白圖像的顏色，結果是令人印象深刻和準確的。
6、人臉識別
深度學習正被用于面部識別，不僅僅用于安全目的，在不久的將來，我們也許可以通過使用我們的臉來支付商店里的商品。面部識別的深度學習算法面臨的挑戰是，即使他們改變了發型、長了胡子或剃掉了胡子，或者由于光線不好或障礙物造成圖像質量不好，也要知道是同一個人。
7、醫藥
從疾病和腫瘤診斷到專為個人基因組設計的個性化藥物，醫學領域的深度學習得到了許多最大的制藥和醫療公司的關注。
8、個性化購物和娛樂
有沒有想過各種視頻軟件是如何為你接下來應該看什么節目提出建議的?或者網上商城會想出你下一步該買什么，而這些建議正是你所需要的，只是你以前從來不知道而已?是的，這是深度學習算法在起作用。
深度學習算法獲得的經驗越多，它們就變得越好，隨著技術的不斷成熟，這將是非比尋常的幾年。
