小竞 (编辑)
几年前，人工智能的概念还是未来主义的。事实上，如果有人告诉你会有自动驾驶汽车，你可能会轻易地将其视为一种愿望。几年后，我们深入了解人工智能、机器学习和运行深度学习的复杂神经网络架构。这些发展引发了新的职业和技术，增加了对这一广阔领域的专家需求。深度学习模仿人脑创建复杂的任务，可以自主执行任务，这很快将通过智能自动化技术在几乎每个领域中引起革命。
什么是深度学习：完整解释
有一句话说，年纪越大，经验越丰富。随着年龄增长，人们积累了更多的人生经历和教训。这与通过输入到机器中的数据来学习的ai驱动的机器并没有太大的不同。因此，您得到的输出取决于通过系统运行的数据的质量和数量。在人工智能中，机器使用深度学习来执行诸如驾驶汽车等任务，而无需人类帮助。
深度学习：确切定义
深度学习是机器学习的一个分支，其重点是通过利用人工神经网络来学习和完善其输出。这个领域借鉴了人类信息处理和学习的很多方法。这是一个广泛的领域，超越了标准计算能力，涉及到在各个领域实现自主功能的复杂结构、算法和系统。通过深思熟虑，计算机可以比人类更有效地学习和应对各种情况。这就解释了为什么计算机现在被用于驾驶汽车、语言翻译和图像分类应用。
深度学习使计算机能够比人类更快、更高效地应对各种情况。
©blue planet studio/shutterstock.com
深度学习的历史
深度学习在过去几十年中迅速发展，其起源可以追溯到上世纪40年代。在初始阶段，研究人员专注于模仿我们的大脑的特定部分的神经网络。然而，由于处理能力和数据的限制，这一开创性阶段在一段时间后失去了动力。深度学习的重新出现自然而然地与当今数字化世界中产生的海量数据相匹配，同时配备了可以在几秒钟内进行大量计算的高效处理器。
科学家最初尝试使用这些强大的新工具来解决简单的语音识别问题。最终，他们发现它们的能力远远超出了仅仅识别口头说话或纸上书写的单个单词。在很短的时间内，深度学习已经取得了令人瞩目的突破，例如，几乎能够像人类一样准确地识别图像中的对象。就像我们的眼睛可以从边缘到形状再到纹理学习不同层次的特征一样，这些深度网络已经超出了预期的范围。由于自然语言处理模型的更好表示，预测性文本建议也经历了一次彻底改革。当然，谁能忘记alphago呢-谷歌的人工智能软件毫不费力地击败了世界冠军围棋选手？研究人员继续尝试几种新方法，以改进已经完善的技术并扩展深度学习在其他领域的应用。
深度学习是如何工作的？
想想我们如何学习新事物。比如说我们试图识别我们朋友的脸。我们可能会从看他们的照片开始，为他们的脸部的每个部分（眼睛，鼻子，嘴巴等）贴上标签。接下来，我们可能会将该图像与其他图像进行比较，寻找相似的特征。随着时间的推移，我们看到更多的朋友的照片，甚至是具有相似面部特征的不同人的照片，我们的大脑在识别他们方面变得更加精确。这个概念构成了深度学习的基础，使用受人脑启发的算法来识别数据中的模式。
基本上，深度学习模型在分析更多数据的过程中，不断发展他们的理解和分类系统。其中一个常用的方法是通过神经网络，即前一层处理信息后输出答案的相互连接的节点层。然后通过训练过程来调整这些层，直到达到准确的结果。但事情并不止于此。
由于技术的进步和大量数据的获取，深度学习应用有无限的可能性。这包括自然语言处理，如聊天机器人，图像识别，甚至医疗决策（进行医学诊断）。
深度学习的应用有哪些？
深度学习有各种应用，包括：
- 计算机视觉：深度学习使得机器能够识别物体和图像，帮助研究人员解决许多科学问题，如人脸识别或自动驾驶导航。
- 客户体验：企业现在利用聊天机器人迅速回应客户的查询，缩短周转时间。聊天机器人使用深度学习基于可用数据提供准确的反馈。及时的回应提高了客户满意度和品牌声誉。
- 文本生成：内容创作者和市场专家现在利用自然语言处理（nlp）的巨大能力，利用深度学习生成文本。随着技术的进步，我们预计会有更好的文本输出，没有语法错误。
- 航空航天和军事：军事和航空航天领域利用深度学习来探测太空中的物体，并为决策提供重要反馈。
- 工业自动化：除了在工业和仓库中自动化流程外，机器现在通过深度学习来保护工人免受机器伤害的风险。
- 医学研究：得益于深度学习等技术，医疗保健行业通过技术取得了巨大的进步。研究人员现在可以在早期阶段检测到复杂的癌细胞。
chatgpt是一款设计用于以对话方式进行交互的人工智能聊天机器人，就像人类一样。
©chuan chuan/shutterstock.com
深度学习在现实世界中的例子
农业
农民在现代农业中利用人工智能具有优势。利用可以识别和区分作物和杂草的机器，除草和喷洒农药变得容易。得益于使用深度学习的机器，大规模农业现在轻松进行施肥、运行灌溉系统并且收获农作物。还可以根据降雨模式和土壤湿度预测产量。这使农民能够很好地规划资源。通过更深入的学习算法，还可以在害虫破坏作物之前捕捉到害虫，从而减轻影响。
机器人技术
近年来，我们见证了机器人应用的增长。这种增长可以归因于深度学习和人工智能的进步。机器人可以使用人工智能感知和应对周围环境。这就是为什么它们可以避开障碍物并在路径上导航而不发生碰撞。传感器机器人利用深度学习来指导它们的操作。随着这个领域的进步，我们预计机器人将继续像人类一样高效地执行任务。
医疗保健和医学影像
医学进步不断推动着技术的边界，深度学习提供了令人难以置信的可能性。多亏了高质量数据和卷积神经网络的独特组合，医学影像变得简化和改进。与几年前不同，现在更容易在早期阶段检测到癌症，为及时治疗铺平了道路。
最后的想法
技术为我们打开了以前无法想象的可能性。没有人曾经想过会有机器能够模仿人类大脑并独立执行任务而无需人类的帮助。但现实已经来临。深度学习将人工智能和计算能力的限制推向了极限，在医疗、农业和军事等行业释放出了令人难以置信的性能。
近期风靡全球的自动驾驶汽车概念就源于深度学习。复杂的深度学习和人工智能框架已经彻底改变了大多数领域。随着深度学习模型以更复杂和先进的架构不断演变，我们预计在不久的将来会有令人难以置信的性能和功能。
