【51CTO.com原創(chuàng)稿件】當(dāng)人類第一次構(gòu)思可編程計(jì)算機(jī)時(shí)，就已經(jīng)在思考計(jì)算機(jī)能否變得智能（盡管 這距造出第一臺(tái)計(jì)算機(jī)還有一百多年）。如今，人工智能已經(jīng)成為一個(gè)具有眾多實(shí)際應(yīng)用和活躍研究課題的領(lǐng)域，并且正在蓬勃發(fā)展。而這一輪AI的技術(shù)發(fā)展，主要源于深度學(xué)習(xí)技術(shù)。那么問(wèn)題來(lái)了：

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，亦是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種。

深度學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)分析的重要工具，其發(fā)展得益于大數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的計(jì)算能力和長(zhǎng)期逐步積累的計(jì)算方法。

如果說(shuō)，海量的數(shù)據(jù)是進(jìn)行AI 研究的前提，那么，深度學(xué)習(xí)就是AI研究的關(guān)鍵性工具，二者缺一不可。

就如同飛船起飛一樣，除了充足的燃料之外，強(qiáng)勁的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，則飛船就無(wú)法進(jìn)入預(yù)定軌道。而引擎不夠強(qiáng)勁，飛船甚至不能升空。

在AI研究中，深度學(xué)習(xí)模型就像引擎，而海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就好比燃料。

深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，令整個(gè)AI領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用范圍得到了拓展。衣食住行。。。。我們生活中的太多地方，都在被深度學(xué)習(xí)所改變。

深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域主要用于圖像處理，也就是在攝像頭上。當(dāng)然也可以用于雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理，但是基于圖像極大豐富的信息以及難以手工建模的特性，深度學(xué)習(xí)能最大限度的發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。

深度學(xué)習(xí)可以用于感知，識(shí)別周圍環(huán)境，各種對(duì)車輛有用的信息；也可以用于決策，比如AlphaGo的走子網(wǎng)絡(luò)（Policy Network），就是直接用DNN訓(xùn)練， 如何基于當(dāng)前狀態(tài)作出決策。

密歇根大學(xué)的研究人員使用圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)檢測(cè)黑色素瘤這種最致命的、但在早期可以治療的癌癥。眾所周知，黑色素瘤不僅致命，而且還難以準(zhǔn)確篩查。該團(tuán)隊(duì)通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)區(qū)分痣和可疑病變的特征（質(zhì)地和結(jié)構(gòu)），以便更好地識(shí)別。

該團(tuán)隊(duì)稱在檢測(cè)黑色素瘤方面，定性和定量評(píng)估的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種方法的表現(xiàn)超過(guò)了迄今為止最佳的算法。

各內(nèi)容平臺(tái)可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)流量進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，輔助其作出IP投資采買(mǎi)決策。流量預(yù)測(cè)模型參考的因素極多且非常復(fù)雜，包括社會(huì)輿論、對(duì)該IP的討論度、粉絲群體的反饋、前期宣發(fā)效果，以及題材、角色和平臺(tái)的擬合度等，甚至排播形式的不同也會(huì)產(chǎn)生不同的模型。

而這個(gè)流量預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)來(lái)源也很復(fù)雜，包括觀影數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)、社交行為、輿論監(jiān)督等。

優(yōu)酷2017平臺(tái)投資采買(mǎi)能力分析

此外還需要實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的輿情，內(nèi)容上線之后，模型可以快速修正，從而保證較高的精準(zhǔn)率。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年，近年突然變得炙手可熱，這歸功于深度學(xué)習(xí)終于使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足矣讓這項(xiàng)技術(shù)在實(shí)驗(yàn)測(cè)試以外的實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。

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目前，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正逐步滲入到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)內(nèi)置在我們的手機(jī)、游戲機(jī)和智能手表中，它甚至能將我們的整個(gè)家庭智能化。比如許多智能音箱，不單可以和“主人”聊天還可以提醒“主人”起床、收快遞….

在過(guò)去幾十年中，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展大量借鑒了我們關(guān)于人腦、統(tǒng)計(jì)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的知識(shí)。近年來(lái)，得益于更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)、更大的數(shù)據(jù)集和能夠訓(xùn)練更深網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)的普及性和實(shí)用性都有了突破的發(fā)展和更廣闊的前景。小編相信，在不遠(yuǎn)的未來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)定將取得更為耀眼成績(jī)，同時(shí)也熱切期待在深度學(xué)習(xí)的加持下，AI技術(shù)可以升華到一個(gè)全新領(lǐng)域，為人們的生產(chǎn)、生活帶來(lái)更大的便利。

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