【.com原稿】当人类最初构想出可编程计算机时，就已经在思考计算机能否变得智能（虽然离第一台计算机还有很长的路要走）超过一百年）。今天，人工智能是一个有着众多实际应用和活跃研究课题的领域，并且正在蓬勃发展。而这一轮AI技术的发展主要来源于深度学习技术。那么问题来了：什么是深度学习？深度学习的概念起源于人工神经网络的研究。它结合低级特征形成更抽象的高级表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习中基于数据表示学习的一种方法。这也是机器学习研究的一个新领域。其动机是建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习。它模仿人脑的机制来解释图像、声音和文本等数据。深度学习是一种无监督学习。深度学习作为大数据分析的重要工具，受益于大数据、强大的计算能力和计算方法的长期逐步积累。深度学习与人工智能的关系如果说海量数据是人工智能研究的前提，那么深度学习则是人工智能研究的关键工具，两者缺一不可。就像宇宙飞船起飞一样，除了充足的燃料，强劲的发动机也是必不可少的。如果燃料不足，飞船就无法进入预定轨道。而且发动机动力不够，飞船连升空都做不到。在人工智能研究中，深度学习模型就像引擎，海量训练数据就像燃料。深度学习在各个领域的应用，颠覆了深度学习的快速发展，拓展了整个人工智能领域的实际应用范围。衣食住行。...深度学习正在改变我们生活中的太多地方。深度学习与无人驾驶深度学习主要用于无人驾驶领域的图像处理，也就是在摄像头上。当然，它也可以用于雷达数据处理，但基于图像极其丰富的信息和人工难以建模的特点，深度学习可以最大限度地发挥其优势。深度学习可用于对周围环境的感知、识别，以及对车辆的各种有用信息；也可以用来做决策，比如AlphaGo的policynetwork，直接用DNN训练出来的，如何根据当前状态做决策。深度学习和疾病检测密歇根大学的研究人员使用图像识别技术来检测黑色素瘤，这是一种最致命的癌症，但可以在早期进行治疗。众所周知，黑色素瘤是致命的并且难以准确筛查。该团队训练了一个神经网络来区分痣和可疑病变之间的特征（纹理和结构），以便更好地识别。该团队表示，定性和定量实验结果表明，该方法优于迄今为止检测黑色素瘤的最佳算法。深度学习和娱乐投资各种内容平台可以利用深度学习技术对流量进行建模和预测，以辅助他们进行IP投资和购买决策。流量预测模型涉及的因素很多，也很复杂，包括舆情、IP讨论度、粉丝群反馈、提前宣发的效果，以及题材、角色、平台的契合度等。不同也会生产不同的模型。这个流量预测模型的数据来源也很复杂，包括观影数据、搜索数据、社交行为、舆情监督等。优酷2017年平台投资和购买能力分析另外，还需要舆情监测整个互联网的实时。内容上线后，可以快速修正模型，保证较高的准确率。深度学习与语音识别语音识别技术已经发展了几十年，却在最近几年突然火了起来。这要归功于深度学习，它终于将语音识别的准确率提升到足以让这项技术应用于实验测试以外的实际场景。.目前，语音识别技术正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。语音识别技术内置于我们的手机、游戏机和智能手表中，它甚至可以让我们的整个家庭变得智能。比如很多智能音箱，不仅可以和“主人”聊天，还可以提醒“主人”起床收快递……结语过去几十年，深度学习的发展借鉴了我们很多关于人脑、统计学和应用数学的知识。知识。近年来，得益于更强大的计算机、更大的数据集以及能够训练更深层次网络的技术，深度学习的普及性和实用性得到了突破和更广阔的前景。小编相信在不远的将来，深度学习技术会取得更加耀眼的成果。同时，我们也期待人工智能技术在深度学习的加持下，升华到一个全新的领域，为人们的生产和生活带来更多的福祉。非常方便。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
