深度學習的應用

深度學習對於計算機視覺，語言翻譯，圖像字幕，音頻轉錄，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，實時語音翻譯，音樂 組成，自動遊戲等。

深度學習是機器學習和更高級實現之後的又一次重大飛躍。 目前，它正朝着成爲一種行業標準邁進，在處理原始非結構化數據時帶來作爲遊戲改變者的強大承諾。

深度學習是目前廣泛的現實世界問題的最佳解決方案供應商之一。 開發人員正在構建人工智能程序，而不是使用以前規定的規則，從示例中學習以解決複雜的任務。 隨着許多數據科學家正在使用深度學習，更深層次的神經網絡正在提供更加精確的結果。

這個想法是通過增加每個網絡的訓練層數來開發深度神經網絡; 機器會對數據進行更多的瞭解，直到數據儘可能準確。 開發人員可以使用深度學習技術來實現複雜的機器學習任務，並訓練AI網絡以獲得高水平的感知識別。

深度學習在計算機視覺領域受到歡迎。 這裏實現的任務之一是圖像分類，其中給定的輸入圖像被分類爲貓，狗等，或作爲最能描述圖像的類或標籤。 我們作爲人類學習如何在我們的生活中儘早完成這項任務，並具備快速識別模式，從先前知識進行概括和適應不同圖像環境的技能。