回覆列表
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1 # 碧野28
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2 # 繁星落石
解決一些輸入輸出關係複雜的問題。舉幾個例子，比如影象的特徵提取，語義分割，內容替換，色彩替換等等。
也可以用來解決決策問題，比如AlphaGo。
還有一些AI問題，由於搭建AI本身是建立決策樹系統，以及AI對於不同問題產生的聯想等等，都需要使用DeepLearning技術才能夠實現。
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3 # 蓉仙3
深度學習用來解決的首先是思想認知，其次是思維方式的提高，同樣一件事，從不同的角度看問題，解決處理的方法就不一樣。世界太大，社會太複雜，讀書學習增對自己所缺的知識去深讀，那是一種高投資。收穫是無法估量的。
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4 # 加米穀大資料
舉幾個例子吧：
深度學習文字分類在支付寶投訴文字模型上的應用
https://www.toutiao.com/i6591612925482369549/
揭秘支付寶中的深度學習引擎：xNN
https://www.toutiao.com/i6526844268319867396/
大資料+人工智慧：實踐AI深度學習的十大驚豔案例
https://www.toutiao.com/i6595340013213319684/
首先要了解深度的含義，所謂深度就是對某種文化知識的加固在進步的挖掘和探索。它適用於任何行業的專業知識要求，也可以說是對各種知識的需求更加鑽研。深度這個詞是廣義的，不限於某一個層面。要想提高自己在某個方面的的能力，就必要對其方面做進一步的瞭解和研究，其至達到預期的效果。平時常說的進一步拓展，其實就是要繼續深度的理解和探索。只有對自己所學知識的鞏固加深，才能實現自己的理想。