深度學習：具有未來的數位學科

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深度學習是一種機器學習技術，它教導電腦做人類自然的事：透過例子學習。許多人將其與機器學習混淆，但這兩個概念是不同的。深度學習是無人駕駛汽車背後的關鍵技術，使它們能夠識別停車標誌或區分行人和路燈。它是手機、平板電腦、電視和免持揚聲器等消費性設備語音控制的關鍵。深度學習最近受到了很多關注，這是理所當然的。您正在取得以前不可能的成果。



在深度學習中，電腦模型學習直接從圖像、文字或聲音執行分類任務。深度學習模型可以達到最先進的準確性，有時甚至超越人類的表現。這些模型使用大量標記資料和包含許多層的神經網路架構進行訓練。







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什麼是深度學習？

人工智慧領域本質上是機器可以完成通常需要人類智慧的任務。它涵蓋了機器學習，其中機器可以從經驗中學習並獲得技能，而無需人類參與。深度學習是機器學習的子集，其中人工神經網路（受人腦啟發的演算法）從大量資料中學習。



就像我們從經驗中學習一樣，深度學習演算法會重複執行一項任務，每次都會稍微調整以改善結果。我們之所以稱之為“深度學習”，是因為神經網路具有多個允許學習的（深層）層。幾乎任何需要「思考」來解決的問題都是深度學習可以學習解決的問題。



深度學習如何運作？

深度學習神經網路試圖結合資料輸入、權重和偏差來模仿人腦。這些共同作用來準確地識別、分類和描述資料對象。



深度神經網路由多層互連節點組成，每個節 冰島 電話號碼 點都建立在前一層的基礎上，以細化和優化預測或分類。透過網路進行的這種計算過程稱為前向傳播。深度神經網路的輸入和輸出層稱為可見層。輸入層是深度學習模型攝取資料進行處理的地方，輸出層是完成最終預測或分類的地方。



深度學習應用

虛擬助理

無論是Alexa、Siri 還是 Cortana，線上服務提供者的虛擬助理都使用深度學習來幫助理解他們的語音以及人類在與他們互動時使用的語言。



翻譯

同樣，深度學習演算法可以自動在語言之間進行翻譯。這對於旅行者、商務人士和政府人員來說非常強大。







聊天機器人和服務機器人

透過深度學習，為許多企業提供客戶服務的聊天機器人和服務機器人能夠智慧且有效地回應越來越多的音訊和文字問題。



臉部辨識

深度學習被用於面部識別，不僅是為了安全目的，還可以在 Facebook 帖子中標記人物，並且在不久的將來，我們也許可以只用我們的臉來支付商店中的商品。臉部辨識深度學習演算法面臨的挑戰是，即使他們改變了髮型、留長或剃了鬍子，或者由於光線不足或障礙物而拍攝的影像品質不佳，也能知道這是同一個人。



醫學與藥學

從疾病和腫瘤診斷到專門針對個人基因組創建的個人化藥物，醫療領域的深度學習引起了許多最大的製藥和醫療公司的關注。