你可能听说过深度学习，觉得这是一个非常令人生畏的数据科学领域。你怎么可能让机器像人类一样学习？并且，对于某些人来说，这是一个更加可怕的概念，为什么我们希望机器展现出类似人类的行为呢？在这里，我们将看看10个实例中使用深度学习的例子，这些例子将帮助您想象潜力。
什么是深度学习？
机器和深度学习都是人工智能的子集，但深度学习代表了机器学习的下一个发展。在机器学习中，由人类程序员创建的算法负责解析和学习数据。他们根据他们从数据中学到的东西做出决策。深度学习通过人工神经网络进行学习，人工神经网络非常像人脑，并且允许机器像人类一样分析结构中的数据。深度学习机器不需要人类程序员告诉他们如何处理数据。这是通过我们收集和消费的大量数据实现的 - 数据是深度学习模型的燃料。
在实践中使用了10种深度学习方法
1客户体验
许多企业已经使用机器学习来增强客户体验。只有几个例子包括在线自助服务解决方案和创建可靠的工作流程。已经有深度学习模型用于聊天机器人，随着深度学习的不断成熟，我们可以预期这将是一个深度学习将被用于许多企业的领域。
2翻译
尽管自动机器翻译并不新颖，但深度学习有助于通过使用神经网络的堆叠网络并允许从图像进行翻译来增强文本的自动翻译。
3为黑白图像和视频添加颜色
曾经是一个非常耗时的过程，人类不得不手工为黑白图像和视频添加颜色，现在可以使用深度学习模型自动完成。
4语言识别
深度学习机器开始区分语言甚至方言。一台机器决定由谁说英语，然后聘请一个正在学习讲述方言之间差异的人工智能。一旦确定了方言，另一个人工智能将介入该专业方言。所有这一切都在没有人类参与的情况下发生。
5自动驾驶汽车
随着自动驾驶汽车沿着街道行驶，这不仅仅只是一辆装载着人工智能系统的汽车在工作。一些深度学习模型专门研究街道标志，而其他模型则训练汽车识别行人。当汽车沿着道路行驶时，可以通过数百万个允许汽车行动的独立AI模型获知。
6计算机视觉
深度学习为图像分类，物体检测，图像恢复和图像分割提供了惊人的准确性，甚至可以识别手写数字。使用庞大的神经网络进行深度学习是指教机器自动完成人类视觉系统执行的任务。
7文字生成
机器学习一段文本的标点符号、语法和样式，并且可以使用它开发的模型自动创建具有示例文本的正确拼写、语法和样式的全新文本。从莎士比亚到维基百科条目的所有内容都已创建。
8图像标题生成
深度学习的另一个令人印象深刻的能力是识别图像并为该图像创建一个具有正确句子结构的连贯字幕，就像人类的书写习惯一样。
9基于情绪的新闻聚合器
当你想要过滤掉你的世界中那些负面影响时，先进的自然语言处理和深度学习可以提供帮助。使用这种新技术的新闻聚合器可以根据情绪过滤新闻，因此您可以创建仅涵盖正在发生的好消息的新闻流。
10深度学习机器人
机器人的深度学习应用程序非常丰富，功能强大，可以通过一个令人印象深刻的深度学习系统来教授机器人，只需观察人类完成任务的动作，就可以提供来自其他几个AI的输入以便采取行动的家政机器人。就像人类大脑如何处理来自过去经历的输入，来自感官的当前输入以及所提供的任何附加数据一样，深度学习模型将帮助机器人基于许多不同AI意见的输入来执行任务。
预计深度学习模型的发展将在未来几年加速并创造更多创新应用。
原文链接：https://www.forbes.com/sites/civicnation/2018/07/27/making-a-difference-for-student-parents-and-children-at-lavcs-family-resource-center/#46ace95d4e80
编译；钱馨瑶
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