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雷达卡
人工神经网络旨在使用输入层、输出层和多个包含称为神经元的数学函数的隐藏层来模仿生物神经网络。
深度学习可用于对非结构化、未标记数据以及先前已分类或标记的数据进行模式分析。通过不断地将大量训练数据输入这些人工神经网络，这些算法有助于逐步提高网络在一系列任务中的性能，包括对象识别、自然语言处理和生物信息学。
深度学习平台在各行各业都有广泛的应用。以下是您应该了解的六个惊人的深度学习实现。
1.计算机视觉
图片来源：关注
一种常见的深度学习用例是图像识别。图像识别是更广泛的计算机视觉领域的一部分。通过计算机视觉的过程，计算机可以理解高级别的图像或其他视觉媒体，自动化人眼可以执行的任务。
深度学习增强了计算机视觉的过程。计算机视觉可用于自动驾驶车辆，可以对人和车辆进行分类和检测。
计算机视觉的另一个令人兴奋的例子是它在医学中的应用。一旦显示浸血海绵的图像，计算机就可以准确地检测到手术过程中实时失血，这可以节省数百万美元的不必要的输血。
2. 在线推荐引擎
地球上一些最受欢迎的网络和移动应用程序，包括 Netflix、YouTube 和亚马逊，都是由使用深度学习向客户智能推荐内容和产品的引擎驱动的。
这种深度学习实施的美妙之处在于，用户生成的大量数据有助于不断完善为推荐引擎提供动力的深度网络。最终结果是用户更有可能看到与其特定需求最相关的内容或产品。
在推动成瘾行为方面，这些引擎的日益强大的力量可能会产生一些道德影响——“Netflix 狂欢”已成为普遍说法，部分原因是其智能推荐系统促使人们继续观看他们的节目。然而，不可否认深度学习可以通过帮助向人们展示他们认为相关的内容来产生整体的积极影响。
3.语音助手
苹果和亚马逊等组织使用的深度学习神经网络正在促进语音助手的改进。Apple 使用深度学习来改进其语音助手 Siri 的语音，使其说话更加自然、个性和表达力。
今天，Siri 的反应听起来远没有几年前那么机械化。深度学习还可以帮助 Siri 和 Alexa 等语音和虚拟助手更好地理解用户查询。
4.医学诊断
深度学习可以使用大量医学数据来识别对特定疾病进行分类的模式，从而改进疾病的诊断和治疗。深度学习网络能够从非结构化数据中学习。因此，这些网络可用于通过利用非结构化医疗数据（例如电子健康记录）来帮助改善疾病管理。
深度学习还可用于识别 X 射线、MRI 和其他诊断测试工具中的模式。
5. 聊天机器人
由于深度学习，聊天机器人现在可以更有效地与客户交谈，并帮助他们解决可能遇到的任何问题。在我们的插入式世界中，客户的期望很高。客户希望他们的问题能够立即得到解决，并希望客户服务团队能够 24/7 全天候提供服务。由深度学习网络驱动的智能聊天机器人正在帮助满足这些高期望。
然而，虽然这个实现确实令人兴奋并且显示出很大的希望，但仍有工作要做聊天机器人令人信服地通过图灵测试，因此它可以以与人类无法区分的方式交谈。
6. 预测营销分析
基于数据识别未来结果的可能性，称为预测分析，是深度学习的一个令人兴奋的实现。这个概念经常被讨论与预测性维护有关用于制造.
可以说，预测营销分析的潜力同样令人兴奋。深度神经网络可以与提供的服务一起使用紫色的. 此类服务从公司的访客 WiFi 网络中捕获一系列有用数据，这些数据可用于执行预测性营销分析。最终结果是提高了预测客户行为和偏好以及合格潜在客户的能力。
包起来
这篇文章总结了六种令人兴奋的深度学习实现。随着技术和可用数据提高此类系统的性能，这些实施将产生深远的影响。
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