英文链接源链接 [709]
contenteditable="true"

Applications 介绍

深度学习在诸如计算机视觉,语言翻译,图像字幕,音频转录,分子生物学,语音识别,自然语言处理,自动驾驶汽车,脑瘤检测,实时语音翻译,音乐等少数应用中产生了良好的输出构图,自动游戏等等。

深度学习是继机器学习之后实现更高级实现的下一个重大飞跃。当前,它正朝着成为行业标准的方向发展,在处理原始的非结构化数据时,有望成为改变游戏规则的有力保证。

深度学习是目前针对各种现实问题的最佳解决方案提供商之一。开发人员正在构建AI程序,而不是使用先前给定的规则,而是从示例中学习以解决复杂的任务。随着许多数据科学家使用深度学习,更深层的神经网络正在提供更加准确的输出。

这个想法是通过增加每个网络的训练层数来开发深度神经网络。机器会更多地了解数据,直到数据尽可能准确为止。开发人员可以使用深度学习技术来执行复杂的机器学习任务,并训练AI网络具有高水平的感知识别能力。

深度学习在计算机视觉中很受欢迎。这里实现的任务之一是图像分类,其中给定的输入图像被分类为猫,狗等,或分类为最能描述图像的类别或标签。作为人类,我们很早就学会了如何执行此任务,并具有快速识别模式,从先验知识中概括并适应不同图像环境的这些技能。

点我分享笔记