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一分钟了解深度学习
A Minute to Know About Deep Learning
By Jackson@ML
1. 什么是深度学习？
深度学习(Deep Learning) 是机器学习的一个子集，都属于人工智能的范畴；它使用多层神经网络（称为深度神经网络）来模拟人脑的复杂决策能力。
某种形式的深度学习为当今人类生活中的大多数人工智能 （AI） 应用程序提供支持。
图一 深度学习与机器学习
深度学习和机器学习之间的主要区别在于底层神经网络架构的结构。
“非深度”传统机器学习模型使用具有一个或两个计算层的简单神经网络。深度学习模型使用三个或更多层（但通常为数百或数千个层）来训练模型。
虽然监督式学习模型需要结构化的标记输入数据才能做出准确的输出，但深度学习模型可以使用无监督式学习。通过无监督学习，深度学习模型可以提取所需的特征、特征和关系，以便从原始的非结构化数据中做出准确的输出。此外，这些模型甚至可以评估和优化其输出以提高精度。
深度学习也是数据科学的一个方面，它推动了许多应用程序和服务创新；这些应用程序和服务可以提高自动化程度，无需人工干预即可执行分析和物理任务。这支持许多日常产品和服务，例如数字助理、支持语音的电视遥控器、信用卡欺诈检测、自动驾驶汽车和生成式 AI。
2. 新兴交叉学科
深度学习源自神经网络，人工智能，图形建模，优化，范式识别和信号处理等复杂过程的交叉学科。
深度学习这一新兴学科领域，已经由缜密的学术杂志描述为：“深度学习网络是神经网络的革命性发展，能够创造更加强大的可期的未来。”
图二 深度学习金字塔模型
基于上述的金字塔模型，有两类核心数据学习的方式，即监督学习和无监督学习。
3. 监督学习和无监督学习
1）监督学习
简单的说就是训练数据包含已知的结果，这种模型由这些结果训练。
2） 无监督学习
简言之就是训练数据不包含任何已知的结果。深度学习的算法要自行探索数据之间的关系。
4. 深度学习应用领域
深度学习技术，广泛应用于医药健康行业，医学影像处理，自然语言处理，广告推广等领域。
微软，谷歌，IBM，雅虎，X, Meta，百度，PayPal等数以千万计的全球企业正在广泛应用深度学习构建各类智能产品和服务。
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