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10個如何在實踐中應用深度學習人工智能的例子?
發布時間：2018-08-30 分類：交通百科
您可能聽說過深度學習，覺得它是數據科學的一個領域，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，我們為什么要讓機器表現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，由人類程序員創建的算法負責解析和學習數據，他們根據從數據中了解到的信息做出決策。深度學習通過人工神經網絡進行學習，人工神經網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據。深度學習機不需要人類程序員來告訴他們如何處理數據。這是因為我們收集和消耗了大量的數據-數據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
機器學習已經被許多企業用來提升客戶體驗，僅舉幾個例子，包括在線自助解決方案和創建可靠的工作流。已經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網絡的層疊網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-甚至手寫體數字也能被識別。利用巨大的神經網絡進行深度學習是在教機器將人類視覺系統執行的任務自動化。
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，并可以使用它開發的模型自動創建具有正確拼寫、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情緒傳播新聞，因此您可以創建只報道好消息發生的新聞流。
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驗的輸入，當前來自感官的輸入和任何提供的額外數據，深度學習模型將幫助機器人根據許多不同的人工智能意見的輸入來執行任務。
深度學習模式的發展有望在未來幾年內加速并創造出更多的創新應用。
