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Python 深度学习 - 应用
深度学习已经为一些应用程序产生了良好的结果,例如计算机视觉、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、脑肿瘤检测、实时语音翻译、音乐作曲、自动游戏以及更多。
深度学习是机器学习之后的下一个重大飞跃,其实现更高级。目前,它正朝着成为行业标准的方向发展,在处理原始非结构化数据时有望成为变革者。
深度学习目前是解决各种现实世界问题最佳的解决方案提供程序之一。开发人员正在构建 AI 程序,它们并非使用先前给定的规则,而是通过示例来学习以解决复杂任务。由于许多数据科学家正在使用深度学习,因此更深的神经网络正在提供越来越准确的结果。
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,直到尽可能准确。开发人员可以使用深度学习技术来实现复杂机器学习任务,并训练人工智能网络以获得高度的感知识别。
深度学习在计算机视觉中很受欢迎。在其中完成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,或将其标记为最佳描述该图像的类别或标签。我们人类在生命早期就学会了如何执行此任务,并具备快速识别模式、从先验知识中概括和适应不同图像环境的技能。
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