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深度学习将如何改变客户体验
深度学习是机器学习和人工智能中的子类别。它受人脑模型的启发并基于其模型来创建机器的人工神经网络。深度学习将使机器和设备能够像人类一样以某种方式运行。
GoDataDriven的Rodrigo Agundez博士是本文的合著者，并对深度学习可以提供的改进非常热情。他从事数据科学和分析领域已有一段时间，并且已经在为实际应用实现模型。
Rodrigo指出，新一代用户希望以类似于人的方式与设备和设备进行交互。以苹果公司的Siri为例，它可以进行语音命令和语音识别。与Siri进行交流类似于与人进行交流。
Siri的用户界面似乎很简单。但是，后端设计的AI算法非常复杂。
几年前无法设计与机器的这种交互。系统设计人员现在可以使用复杂的深度学习算法，从而可以将这种行为集成到机器中。
深度学习的重要性
如果不赋予机器深度学习的强大功能，人工智能将永远不会真正成熟。
设计深度学习模型的想法对于许多人来说可能很难理解。这是因为理解人类的观念对我们而言是自然而然的。但是赋予机器相同的功能是一个非常复杂的设计过程。
一种方法是通过以更易于处理机器的方式构造数据。以“ fat”一词为例。如果我们对一个朋友说：“这个汉堡脂肪太多”，他们会理解我们的意思，并且这个词在这里会带有负面含义。但是，如果我们告诉一位朋友“我希望每天都可以从这顿饭中获取脂肪”，那么这个词的含义将完全不同。
创建能够理解上下文中嵌入的单词的细微差别的机器似乎很小，但是需要大量数据和复杂的算法才能执行。
与传统机器学习的区别
区分传统机器学习和深度学习的一种方法是使用功能。这些是数据的特征，可帮助我们将一个实体与另一个实体区分开来。
为了更好地理解功能，以正常的银行交易为例。交易功能可帮助我们确定交易时间，转移的价值，交易各方的名称以及其他重要信息。
在传统的机器学习模型中，功能必须由人设计。在深度学习模型中，功能由AI本身识别。
我们可以再举一个猫和狗之间差异的例子。如果我们向一个人展示了一只猫和一条狗，并要求他们指出这只猫，他们会立即识别出来。但是，如果要求同一个人识别区分两者的确切功能，则他们将遇到问题。两种生物都有四只脚，一条身体，一条尾巴和一条头。它们在功能上看起来非常相似。人类可以立即将彼此区分开。但是，他们将很难识别出区分猫和狗的特征。
这是数据科学家和AI开发人员希望通过深度学习解决的问题。借助深度学习算法，甚至可以在非结构化数据中找到功能。
受益于深度学习的客户体验
Rodrigo指出，深度学习模型在某些AI特征上比任何传统的机器学习模型都优越，因为该模型已经证明了其有效性。这可以追溯到2012年，当时在一个已知的在线图像识别挑战中，深度学习算法被证明是以前任何其他算法的两倍。
如果AI模型的准确度达到50％，则该设备将不太实用。以汽车为例。一个人会不信任在50％的时间里开车上刹车的汽车。
但是，如果AI系统的精度达到95％左右的值，则在实际使用中它将更加可靠和健壮。罗德里戈（Rodrigo）认为，只有通过深度学习算法才能达到类似人的任务的准确性。
深度学习可以应用于语音识别，以改善客户体验。语音识别技术已经存在了很长一段时间，但是直到引入深度学习模型后，它才跨越了精度界限，成为一种可销售的产品。
家庭自动化系统和设备通过语音命令工作。这是深度学习可以显着改善客户体验的领域。
荷兰皇家花卉案
Royal FloraHolland是世界上最大的园艺市场和知识中心。供应商上传的花卉或植物的正确照片是他们过程中必不可少的部分。这些照片需要有植物，有些图像需要标尺可见或有托盘。
手动和快速分类所有这些照片的任务基本上是不可能的，因此决定为该过程实现AI。
GoDataDriven设计了带有深度学习算法的系统，以自动检查图像。该系统可以准确地识别和分类从不同角度和设备拍摄的照片。
该系统消除了人工审查的需要，并完全自动化了公司的流程。
格罗宁根大学医学中心（UMCG）
GoDataDriven，谷歌和西门子的合作为UMCG开发了深度学习算法。这涉及以4D格式（体积+时间）使用MRI数据。该团队使用深度学习模型计算了心室体积随时间的变化。  
该项目的目标之一是协助做出有关起搏器和治疗的决策。例如，可以将心脏周期和容量考虑在内，以进行预后和心力衰竭。
每位患者在不同时间的不同炉膛深度下均拍摄了400多张图像。GoDataDriven和西门子的团队开发了多种模型，包括二进制和多类细分。
基于U-Net深度学习架构的模型以MRI扫描为输入，并输出相应的体积。
传统上，该过程是通过查看扫描并通过手绘图解释结果来手动完成的。
深度学习的未来
深度学习为公司提供了开发终身学习模块的方法。当在现有算法之上开发更复杂，更丰富的算法时，公司将能够实现增量增长。
Rodrigo相信深度学习由于其开源社区和可访问的平台而具有光明的未来。像Apple这样基于机密性构建其系统的大公司终于开始采用开源模式。
他们现在转换的主要原因是，与开源公司（例如Google的Deep Mind）相比，他们发现深度学习人才的获取更加困难。一家公司本来可以开发出最惊人，最高效的深度学习系统，但是如果他们不发表研究成果并在线共享知识，则有才华的数据科学家和深度学习从业人员将不适用于该公司。
当前，诸如Google Brain，Google Deep Mind等深度学习团队以及Facebook和百度等公司发现聘请有才华的深度学习从业人员要容易得多。他们不断发布研究成果并将相关的实现开源，从而使深度学习被提醒这些公司处于这些技术的最前沿。
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关键词：客户体验 深度学习 FACEBOOK Driven Google