Python深度学习 应用

深度学习在一些应用中产生了良好的效果，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、自动游戏播放等。

深度学习是机器学习之后的下一个大飞跃，具有更先进的实现方式。目前，它正朝着成为行业标准的方向发展，在处理原始非结构化数据时，带来了改变游戏规则的强烈希望。

深度学习目前是广泛的现实世界问题的最佳解决方案提供者之一。开发人员正在建立人工智能程序，而不是使用以前给定的规则，从实例中学习，以解决复杂的任务。随着深度学习被许多数据科学家使用，更深层的神经网络正在提供越来越准确的结果。

这个想法是通过增加每个网络的训练层的数量来开发深度神经网络；机器学习更多的数据，直到它尽可能的准确。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，并训练人工智能网络具有高水平的感知识别能力。

深度学习在计算机视觉中发现了它的流行。这里实现的任务之一是图像分类，将给定的输入图像分类为猫、狗等，或分类为最能描述该图像的类别或标签。作为人类，我们在生活中很早就学会了如何完成这项任务，并且拥有快速识别模式、归纳先前的知识和适应不同图像环境的这些技能。