什麼是深度學習?

我們已經回答了問題什麼是人工智能?而且什麼是機器學習?

那麼“深度學習”呢?

當你試圖理解、試驗和擴展AI時，你會聽到這個術語被引用，所以理解它很重要。

深度學習就是教會機器像人腦一樣思考的能力。這是機器學習的一個高級子集。

因此，深度學習試圖模仿大腦處理事物的方式，它如何看待和理解事物，以及它如何形成單詞和說話。

你聽到深度學習在自動駕駛汽車、自然語言理解或計算機視覺中被多次提及。這些領域都是機器展現出類似人類的看、聽和說話能力的地方。

深度學習係統使用神經網絡來實現這些功能。這是一係列通過不同層處理信息的算法。每一層通常負責一項狹窄的任務。每個後續層都建立在先前的狹窄任務之上。通過以正確的方式優化足夠多的層，您可以賦予機器令人印象深刻的能力。

以識別照片中的物體的深度學習係統為例。它以神經網絡的形式使用複雜的層來做人類可以做的事情。

一層可以識別物體周圍像素的邊緣。另一種可能是觀察物體所處的環境——它在外部還是內部?另一種可能是識別特征，表明物體是有生命的還是無生命的。等等。然後，深度學習係統使用這些數據來預測目標是什麼。

同樣的情況也發生在Siri和Alexa等語音助手上。這台機器會聽到你的聲音，利用由分層神經網絡支持的深度學習來處理你所說的各個方麵，並試圖理解你所說的或問的內容。它試圖預測你在說什麼或問什麼，這樣它就能給你適當的回應。

這類係統必須經過訓練，就像任何機器學習技術一樣。

在識別物體時，深度學習係統必須看到數百萬張圖片。人類必須告訴它哪些圖片代表哪些物體。經過足夠的訓練，機器可以學會獨立識別物體，而不需要人類。

深度學習模仿人類大腦，但不一定像人腦那樣運作。你不需要用數百萬個例子來訓練一個人類幼兒如何識別狗。在相對有限的例子數量下，孩子可以高度準確地識別狗。

正因為如此，深度學習是人類的就像但它不像人類那樣運作。它做了我們能做的，但和我們做的不同。

然而，在實際應用中，這並不重要。深度學習正在以驚人的速度發展，為當今許多先進的人工智能應用提供了動力。

在這個過程中，它正在改變業務和營銷——因此，對於任何希望保持競爭優勢的公司來說，這是值得理解的。

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