Python 深度学习 - 应用

深度学习在计算机视觉、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、音乐等一些应用中取得了良好的成果作文、自动游戏等。

深度学习是继机器学习之后的下一个重大飞跃，具有更先进的实现。目前，它正在成为一个行业标准，有望在处理原始非结构化数据时成为游戏规则改变者。

深度学习是目前解决广泛现实问题的最佳解决方案之一。开发人员正在构建人工智能程序，这些程序不使用先前给出的规则，而是从示例中学习来解决复杂的任务。随着许多数据科学家使用深度学习，更深层次的神经网络正在提供更加准确的结果。

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，直到数据尽可能准确。开发者可以利用深度学习技术来实现复杂的机器学习任务，并训练AI网络具有高水平的感知识别能力。

深度学习在计算机视觉领域很受欢迎。这里实现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，或者分类为最能描述图像的类或标签。作为人类，我们很早就学会了如何完成这项任务，并拥有快速识别模式、从先验知识中概括以及适应不同图像环境的技能。