Deep Learning
深度学习
前言
深度学习是 AI 和机器学习的一个子集，它使用多层人工神经网络在对象检测、语音识别、语言翻译等任务中提供最先进的准确性。
深度学习与传统机器学习技术的不同之处在于，深度学习可以从图像、视频或文本等数据中自动学习表示形式，而无需引入手动编码规则或人类领域知识。他们高度灵活的架构可以直接从原始数据中学习，并在提供更多数据时提高预测准确性。
深度学习通常用于计算机视觉、对话式 AI 和推荐系统中的应用程序。 计算机视觉应用程序使用深度学习从数字图像和视频中获取知识。对话式 AI 应用程序可帮助计算机通过自然语言理解和交流。推荐系统使用图像、语言和用户的兴趣来提供有意义且相关的搜索结果和服务。
深度学习导致了 AI 领域的许多最新突破，例如 Google DeepMind 的 AlphaGo、自动驾驶汽车、智能语音助手等等。借助 NVIDIA GPU 加速的深度学习框架，研究人员和数据科学家可以显著加快深度学习训练的速度，否则可能需要数天和数周的时间才能缩短到数小时和数天。当模型准备好部署时，开发人员可以依靠适用于云、嵌入式
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