深度學習的應用

深度學習對于計算機視覺，語言翻譯，圖像字幕，音頻轉錄，分子生物學，語音識別，自然語言處理，自動駕駛汽車，腦腫瘤檢測，實時語音翻譯，音樂 組成，自動游戲等。

深度學習是機器學習和更高級實現(xiàn)之后的又一次重大飛躍。 目前，它正朝著成為一種行業(yè)標準邁進，在處理原始非結構化數(shù)據(jù)時帶來作為游戲改變者的強大承諾。

深度學習是目前廣泛的現(xiàn)實世界問題的最佳解決方案供應商之一。 開發(fā)人員正在構建人工智能程序，而不是使用以前規(guī)定的規(guī)則，從示例中學習以解決復雜的任務。 隨著許多數(shù)據(jù)科學家正在使用深度學習，更深層次的神經網(wǎng)絡正在提供更加精確的結果。

這個想法是通過增加每個網(wǎng)絡的訓練層數(shù)來開發(fā)深度神經網(wǎng)絡; 機器會對數(shù)據(jù)進行更多的了解，直到數(shù)據(jù)盡可能準確。 開發(fā)人員可以使用深度學習技術來實現(xiàn)復雜的機器學習任務，并訓練AI網(wǎng)絡以獲得高水平的感知識別。

深度學習在計算機視覺領域受到歡迎。 這里實現(xiàn)的任務之一是圖像分類，其中給定的輸入圖像被分類為貓，狗等，或作為最能描述圖像的類或標簽。 我們作為人類學習如何在我們的生活中盡早完成這項任務，并具備快速識別模式，從先前知識進行概括和適應不同圖像環(huán)境的技能。