您可能聽說過深度學習，覺得它是數(shù)據(jù)科學的一個領域，結果讓人難以置信，令人望而生畏，你怎么可能讓機器像人類一樣學習呢?而且，對一些人來說，更可怕的是，我們?yōu)槭裁匆寵C器表現(xiàn)出類似人類的行為呢?在這里，我們看10個深入學習是如何在實踐中使用的例子，這將幫助你想象的潛力。

什么是深度學習?

機器學習和深度學習都是ai人工智能的子集，但深度學習代表著機器學習的下一次進化。在機器學習中，由人類程序員創(chuàng)建的算法負責解析和學習數(shù)據(jù)，他們根據(jù)從數(shù)據(jù)中了解到的信息做出決策。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的作用非常像人腦，并允許機器像人類一樣分析結構中的數(shù)據(jù)。深度學習機不需要人類程序員來告訴他們如何處理數(shù)據(jù)。這是因為我們收集和消耗了大量的數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)是深度學習模型的燃料。

深度學習在實踐中的運用

1、顧客體驗

機器學習已經(jīng)被許多企業(yè)用來提升客戶體驗，僅舉幾個例子，包括在線自助解決方案和創(chuàng)建可靠的工作流。已經(jīng)有一些深度學習模式被用于聊天機器人，并且隨著深度學習的不斷成熟，我們可以預期，深度學習將成為許多企業(yè)使用的一個領域。

2、譯文

盡管自動機器翻譯并不是什么新鮮事，但深度學習正通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡的層疊網(wǎng)絡和允許從圖像中進行翻譯來幫助提高文本的自動翻譯。

3、為黑白圖像和視頻添加顏色

這曾經(jīng)是一個非常耗時的過程，人類不得不用手給黑白圖像和視頻添加顏色，現(xiàn)在可以通過深度學習模式自動完成這個過程。

4、語言識別

深度學習機開始區(qū)分一種語言的方言，一臺機器判斷某人在說英語，然后使用人工智能來學習辨別方言的不同之處。一旦確定了方言，就會有另一個人工智能介入，專門研究該特定的方言。所有這些都是在沒有人類參與的情況下發(fā)生的。

5、人工智能汽車

當一輛無人駕駛汽車沿著街道行駛時，并不是只有一種人工智能模型在起作用。一些深度學習模式專門研究街道標志，而其他人則接受識別行人的訓練。當一輛汽車在路上行駛時，它可以從多達數(shù)百萬個允許汽車行動的個體人工智能模型中得到信息。

6、計算機視覺

深度學習為圖像分類、目標檢測、圖像恢復和圖像分割提供了超人類的精確性-甚至手寫體數(shù)字也能被識別。利用巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡進行深度學習是在教機器將人類視覺系統(tǒng)執(zhí)行的任務自動化。

7、文本生成

這些機器學習一段文本的標點符號、語法和風格，并可以使用它開發(fā)的模型自動創(chuàng)建具有正確拼寫、語法和示例文本風格的全新文本。從莎士比亞到維基百科，所有的東西都被創(chuàng)造出來了。

8、圖像字幕生成

另一個令人印象深刻的深度學習能力是識別一個圖像，并為該圖像創(chuàng)建一個具有適當句子結構的連貫的標題，就像一個人會寫的那樣。

9、基于情感的新聞聚合器

當你想走出消極的一面來到你的世界時，高級的自然語言處理和深入的學習可以幫助你。使用這一新技術的新聞聚合器可以根據(jù)情緒傳播新聞，因此您可以創(chuàng)建只報道好消息發(fā)生的新聞流。

10、深度學習機器人

機器人的深度學習應用是豐富而強大的，從一個令人印象深刻的深度學習系統(tǒng)中，它可以通過觀察一個人完成一項任務的動作來教機器人，而一個家政機器人則由幾個其他人工智能提供輸入，以便采取行動。就像人類的大腦如何處理來自過去經(jīng)驗的輸入，當前來自感官的輸入和任何提供的額外數(shù)據(jù)，深度學習模型將幫助機器人根據(jù)許多不同的人工智能意見的輸入來執(zhí)行任務。

深度學習模式的發(fā)展有望在未來幾年內加速并創(chuàng)造出更多的創(chuàng)新應用。