Python 深度学习 - 应用

深度学习在一些应用中取得了良好的效果，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、音乐创作、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，它正朝着成为行业标准的方向发展，有望在处理原始非结构化数据时改变游戏规则。

深度学习目前是解决各种现实问题的最佳解决方案提供商之一。开发人员正在构建 AI 程序，这些程序不是使用先前给出的规则，而是从示例中学习以解决复杂任务。随着许多数据科学家使用深度学习，更深层的神经网络正在提供更准确的结果。

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；机器对数据进行更多学习，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的机器学习任务，并训练 AI 网络获得高水平的感知识别能力。

深度学习在计算机视觉领域广受欢迎。在这里，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，或分类为最能描述图像的类别或标签。我们人类在生命的早期就学会了如何完成这项任务，并具备快速识别模式、从先前知识中概括和适应不同图像环境的技能。