Python 深度學習 - 應用

深度學習已經為一些應用程式產生了良好的結果，例如計算機視覺、語言翻譯、影像字幕、音訊轉錄、分子生物學、語音識別、自然語言處理、自動駕駛汽車、腦腫瘤檢測、即時語音翻譯、音樂作曲、自動遊戲以及更多。

深度學習是機器學習之後的下一個重大飛躍，其實現更高階。目前，它正朝著成為行業標準的方向發展，在處理原始非結構化資料時有望成為變革者。

深度學習目前是解決各種現實世界問題最佳的解決方案提供程式之一。開發人員正在構建 AI 程式，它們並非使用先前給定的規則，而是透過示例來學習以解決複雜任務。由於許多資料科學家正在使用深度學習，因此更深的神經網路正在提供越來越準確的結果。

這個想法是透過增加每個網路的訓練層數來開發深度神經網路；機器會更多地瞭解資料，直到儘可能準確。開發人員可以使用深度學習技術來實現複雜機器學習任務，並訓練人工智慧網路以獲得高度的感知識別。

深度學習在計算機視覺中很受歡迎。在其中完成的任務之一是影像分類，其中給定的輸入影像被分類為貓、狗等，或將其標記為最佳描述該影像的類別或標籤。我們人類在生命早期就學會了如何執行此任務，並具備快速識別模式、從先驗知識中概括和適應不同影像環境的技能。