2020年什么是深度学习应用？

什么是深度学习？ 这项技术已应用于语音识别，社交网络过滤，音频识别等多个领域。在本文中，我们将讨论深度学习的一些最广泛应用。

2020年9月2日| AtoZ市场–艾伦·图灵（Alan Turing）在1947年说过：“我们想要的是一台可以从经验中学到的机器。” 今天，随着我们进行深度学习，他的话可以被标记为正确。 这是一种新的机器学习技术，它模仿了人类获取知识并通过示例进行学习的方式。

什么是深度学习？

深度学习是人工智能（通常称为AI）领域机器学习的分支之一。 深度学习包括统计和预测建模，因此它是数据科学的基本要素。

深度学习使过程变得更快，更轻松，尤其是涉及与数据科学相关的任务时，例如收集，分析，解释以及处理大量数据的所有事情。 让我们讨论深度学习的一些最流行和广泛应用。

欺诈新闻检测和新闻汇总

每天，互联网正成为所有真实和虚假信息的主要来源。 欺诈新闻检测已成为当今世界的重要资产。 机器人自动跨渠道复制虚假消息和真实消息变得越来越具有挑战性。 Cambridge Analytica是个人信息，虚假新闻和统计信息如何影响读者感知的最好的例子之一。

深度学习有助于开发过滤器或分类器，这些过滤器或分类器可以检测假新闻并将其从摘要中删除。 它还可以警告您可能违反隐私的行为。 训练和验证用于新闻检测的深度学习神经网络既困难又复杂，因为数据带有观点。 该消息是否中立，不是由一方决定的。

以前，我们从来没有选择从新闻源中过滤掉丑陋和坏消息的选项。 在新闻汇总中广泛使用深度学习正在加强根据读者的选择自定义报告的工作。 这听起来似乎不是什么新鲜事物，但是如果我们需要定义读者的角色，则会满足进一步的成熟度要求，以便根据地理，经济，社会参数以及读者的个人喜好过滤新闻。

自然语言处理

对于人类来说，理解语言的复杂性（例如语义，音调细微差别，语法，表达甚至讽刺）也是一项挑战。 自出生和暴露于不同的社会环境以来，人类通过不断的训练学会针对每种情况开发适当的反应和个性化的表达方式。

在自然语言处理中使用深度学习正在尝试通过训练机器捕捉语言细微差别并根据情况制定适当的响应来实现同一目标。 广泛地回答问题，对文本进行分类，推特分析或情感分析，语言建模都是NLP的子集，在这些子集中，深度学习获得了动力。

较早的逻辑回归用于建立耗时的复杂模型。 但是，现在分布式表示，卷积神经网络，递归和递归神经网络，强化学习和记忆增强策略有助于在NLP中获得更大的成熟度。 分布式表示形式在生成用于构建短语和句子并通过词嵌入捕获局部词语义的线性语义关系方面相对有用。

虚拟助手

我们必须已经使用或至少听说过Siri，Alexa和Google助手。 这些是虚拟助手中深度学习的最受欢迎应用。 与助手的每一次互动都像是一个新的机会，使他们可以更多地了解您的声音和口音，从而为您提供虚拟的人机互动体验。

要了解有关主题的更多信息，虚拟助手会使用深度学习-例如，您最常去的景点的歌曲首选项或您喜欢的人打来的电话。 他们通过评估自然的人类语言来学习理解命令，以便执行命令。 虚拟助手的另一项最佳功能是为您做笔记，将您的语音翻译为文本并进行约会。

虚拟助手实际上是为您服务的“我得到了您的支持”，因为他们可以执行从日常琐事到自动响应您的特定呼叫以及协调您与团队成员之间的任务等所有工作。 借助文档摘要和文本生成等深度学习应用程序，虚拟助手可以帮助您创建或发送适当的电子邮件副本。

卫生保健

深度学习正在加快医疗保健领域项目的速度。 NVIDIA表示：“从医学成像到分析基因组以发现新药，整个医疗保健行业都处于转型状态，而GPU计算是核心。

通过GPU加速了应用程序和系统的交付，并带来了新的效率和可能性，使医生，临床医生和研究人员充满热情地致力于改善他人的生活，以尽其所能。 在深度学习和神经网络的帮助下，医疗保健提供者降低了成本并减轻了与再入院相关的健康风险。

监管机构在研究中还大量使用AI，以寻找可治愈诊所领域不可治愈疾病的方法。 但是，医师的不信任和缺乏广泛的数据集仍然对在医学中使用深度学习构成挑战。

黑白图像的彩色化

图像着色是将输入作为灰度图像并以彩色图像形式生成输出的过程，彩色图像代表信息的语义颜色和色调。 考虑到任务的难度，以前需要人工完成此过程。

但是，通过深度学习技术，它已被应用于对象以使图像着色，就像操作员的方法一样。 这种方法涉及在受监督的层中使用高质量的卷积神经网络，这将通过添加颜色来重新创建图像。

结论

事实证明，深度学习不仅夸张，而且还在一系列具有挑战性的问题领域中取得了现代化和高级的成果。 深度学习有许多惊人的和鼓舞人心的应用，它们使生活比昨天更好和更聪明。

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原文链接：https://atozmarkets.com/news/what-are-some-deep-learning-applications-in-2020/

原文作者：Samson

编译者/作者：wanbizu AI

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