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深度學習的這些內容，你聽說過嗎？
2019-04-25
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我們都知道，人工智能的核心是機器學習，而機器學習的核心是深度學習，所以說，深度學習是值得我們去了解去學習的學科。在這篇文章中我們給大家介紹更多人工智能需要的知識——深度學習知識，希望能夠幫助大家理解深度學習的知識。


1.深度學習的概念


什么是深度學習呢？簡單地說，深度學習就是把計算機要學習的東西看成一大堆數據， 把這些數據丟進一個復雜的、包含多個層級的數據處理網絡，也就是深度神經網絡，然后檢查經過這個網絡處理得到的結果數據是不是符合要求——如果符合，就保留這個網絡作為目標模型， 如果不符合，就一次次地、鍥而不舍地調整網絡的參數設置，直到輸出滿足要求為止。而我們要做的，只是告訴計算機輸入和預期的結果，讓他自己找規律。當然，新的輸入進入時，我們也要保證已經調節好的模型不變化。也就是說，深度學習算法是有計算機自己湊出來的模型。這樣反倒更加實用。更能夠從本質上解決問題。


2.深度學習的前提條件是什么呢？


進行深度學習的兩個前提條件就是必須有強大的運算能力和高質量的大數據。當然，搭建好的模型只有通過各種類型數據的檢驗，才能變得越來越接近真實的世界，值得一提的是，大數據正是為這些模型提供了源源不斷的數據。深度學習、大規模計算、大數據都逐漸步入成熟的它們三位一體，當然，在大數據發揮作用的同時，人工智能研發者也一定不要忘了，大數據的應用必然帶來個人隱私保護方面的挑戰。為了給你推送精準的廣告信息，就要收集你的購買習慣、個人喜好等數據，這些數據中往往包含了許多個人隱私；為了獲得以人類基因為基礎的醫療大數據來改進疾病的診療，就要通過某種渠道收集盡可能多的人類基因樣本，而這些數據一旦保管不善，就可能為提供基因樣本的個人帶來巨大風險；為了建立智能城市，就要監控和收集每個人、每輛車的出行信息，但是我們還是需要注意這些數據的安全問題。這樣也是對社會負責。


在這篇文章中我們給大家介紹了深度學習的概念以及進行深度學習的兩個條件。從以上內容中，我們可以清晰地了解到深度學習在機器學習乃至人工智能的重要性。所以，在人工智能工作的時候我們還是需要掌握好深度學習的內容。


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