Scalenut 成为 2022 年 G2 秋季领导者 - 内容创作类别

我们生活在技术飞速发展的时代。 每过一天，人类就会在清单上勾选另一个方框。 一个似乎永远无法想象的人。 这一探索的先驱是人工智能的曙光。

随着时间的推移，人类投入了大量资源来发展和完善人工智能。 目标是为多个行业和应用程序产生最佳效率的转换。

在本文中，我们将介绍 AI 的一个子集——深度学习。 让我们来解读一下深度学习是什么、它是如何工作的，以及深度学习在现实生活中的应用实例。

• 深度学习是机器学习的一个分支，是人工智能的一种形式。 它的创新有助于克服机器学习的局限性，并使人工智能适用于更广泛的用例。 让我们从头开始，首先了解人工智能。

什么是人工智能或人工智能？

人工智能基于人类决策是数学计算的想法。 这意味着可以用算法训练机器并获得与人类相同的结论。

人工智能的进化

具有类人思维能力的类人动物或机器的概念已经存在了几个世纪。 它多次出现在神话、传说和虚构作品中。 从希腊神话中的 Talos 到犹太民间传说中的 Golem，人类自古以来就对 AI 着迷。

人工智能作为一门学科，创立于1956年，是各领域科学家对人工大脑的探索。

多年来，AI 既有欢呼者也有怀疑者。 那些致力于这个想法的人的不懈努力逐渐导致了对人工智能效用的共识。\

第一个这样的巨大成就是深蓝。 这是 IBM 生产的第一个计算机国际象棋系统。 1997 年 5 月 11 日，深蓝击败卫冕世界冠军加里卡斯帕罗夫。 它通过其每秒处理 200,000,000 次移动的能力做到了这一点。

21 世纪的人工智能

21 世纪配备了进化的计算机系统、大数据访问和对 AI 的乐观态度。 这推动了各行各业对各种人工智能工具的广泛接受和应用。

人工智能狂热接管了市场，并在生态学、经济学甚至消费品领域占据了一席之地。 从那时起，通过研究和开发取得了快速进步。

全球人工智能硬件、软件、服务和技术市场预计将从 2021 年的 583 亿美元增长到 2026 年的 3096 亿美元。在文本分析、图像和视频处理，甚至语音识别方面都取得了重大进展。

基于人工智能的工具已经进入我们今天的日常生活。 虽然我们将一些识别为 AI，但有些更隐蔽。 银行软件、数据挖掘，甚至谷歌的搜索引擎都是人工智能的显着成就。 然而，它们常常被简化为只是不断发展的计算机科学的产物。

什么是机器学习或 ML？

机器学习是人工智能的一种。 机器学习算法分析大量数据以检测模式。 这种分析使算法能够根据历史行为预测结果。

机器学习的演变

多年来，机器学习一直是人工智能培训计划的一部分。 然而，在 20 世纪 70 年代末，人工智能专注于基于知识的方法和废弃的算法。 这导致了两个学科之间的破裂。

该领域的技术人员和研究人员将自己重组为一个单独的领域。 现在的重点是解决日常的现实生活中的问题。

21 世纪的机器学习

互联网的出现带来了更直接的数据访问。 在 1990 年代，ML 能够向更广泛的受众展示其实用性并蓬勃发展。

从那时起，机器学习的应用为常见的行业问题提供了解决方案。 销售数据分析、产品推荐、动态定价帮助企业变得更加稳健。 语音识别、人脸识别和欺诈检测使我们的系统更加安全。

机器学习算法比以往任何时候都更频繁地出现在我们身边。 我们的 Facebook 提要、Netflix 推荐甚至股票预测均由通过深度学习进行的机器学习提供支持。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集。 复制人脑神经网络的努力构成了 DL 算法的基础。 深度学习的发展使机器能够做出比以前复杂得多的预测。 它还允许比以往更高的准确性。

顾名思义，深度学习比机器学习更深入、层次更多。 它推翻了线性学习并适应更复杂的过程。 随着深度学习的发展，目标仍然是通过原始输入数据实现高水平、准确的输出。

什么是神经网络？

神经网络是深度学习算法的基础。 旨在复制人脑的工作原理，这些形成了一个多层网络。

神经元构成神经网络的许多层。 这些相互连接的神经元促进了信息的传递。 神经网络的层大致可以分为三种类型。

输入层

输入数据首先被分解为像素。 然后将每个像素分配给输入层上的一个神经元。 然后通道将此信息传送到下一层。 他们还确定要激活下一层中的哪些神经元。

隐藏层

通过通道进行分析和传输的过程会通过多个隐藏层继续进行。 选择的神经元在每一步都被激活以提供正确的输出。 偏差（分配给神经元的数量）和通道的权重不断调整。 它们在层和算法之间也有所不同，以确定接收到的输出。

输出层

网络的另一端是输出层。 输入层和隐藏层之间传输和分析的数据通过输出层体现出来。

深度学习的类型

深度学习或机器学习可以通过多种方法进行。 选择的路线决定了算法如何分析数据、所需的人工干预量以及最终输出。 有两种主要类型可以进行学习。

监督学习（SL）

在这种方法中，变量被很好地标记。 这意味着输入已经被正确的输出标记。 该机器正在训练以将两者映射在一起。

顾名思义，监督学习就像学生在老师的监督下学习，以获得正确的答案。

此方法适用于更直接的任务。 您首先创建一个标记良好的训练数据集。 训练过程结束后，您可以进行数据测试。 训练数据的一个子集是判断输出预测是否正确的测试基础。

[信息图：过程-标有名称、学习、测试、输出的形状]

SL 模型适用于现实生活中的应用程序，例如欺诈检测、垃圾邮件过滤、风险评估，甚至社交媒体算法。 它是三种类型中最常用的。

无监督学习

与监督学习相反，无监督学习中的输入数据没有标记。 相反，训练是使用未标记的数据集进行的。 在没有指定提示的情况下识别模式。 与人脑处理信息的方式相比，无监督学习是相似的。

分析原始输入以找到潜在的相似性并根据这些相似性对数据进行分组是无监督学习的目标。

没有标签允许复杂和复杂的处理。 它打开了可以分析的数据类型的范围。

9 深度学习的应用和例子

1.娱乐

深度学习有利于创建、发布和交付娱乐媒体的过程。 通过相机对人体语言的分析使虚拟角色的建模变得更加容易。 深度视频分析使编辑、音视频同步和转录过程更快。 由于深度学习，电影制作正在发生革命性变化。

流媒体服务和社交媒体平台利用深度学习。 它可以帮助他们为最终用户提供更加个性化的体验。 从推荐到广告，深度学习有助于实现最佳定位。 Netflix、亚马逊、YouTube、Facebook 在他们的算法中加入了深度学习。

体育娱乐也从 DL 中获益。 对玩家情绪、观众反应等的分析有助于从数小时的镜头中挑选出最佳亮点。 一个很好的例子是 2018 年温网的 IBM Watson。

2.虚拟助手

今天的虚拟助手就像一个人一样随叫随到。 他们可以根据您的声音做笔记、执行操作，甚至提供建议。

我们的虚拟助手利用深度学习从我们身上提取数据。 从我们的声音、口音、我们去过的地方，到我们喜欢的歌曲，他们都知道。 随着时间的推移，这有助于他们变得更好，更个性化地满足您的需求。

深度学习构成了 Siri、Alexa、Google Assistant 和大多数其他虚拟助手的基础。

3.视觉识别

视觉识别系统的范围从基本的到多层的。 深度学习模型可以根据位置、物品甚至人物来识别和分类图像。

社交媒体平台上的淫秽图像分析有助于为所有人创造一个更安全的环境。 视觉识别有助于从庞大的搜索引擎库中访问正确的图像。 它还对图库中的图像进行排序，以便您可以快速找到所需内容。

面部识别已在安全应用中使用多年。 智能手机现在也可以解锁识别你的脸。 这些革命都归功于深度学习。

4.医疗保健

医疗保健行业是深度学习为改善人类生活做出贡献的主要例子。 多年来，基于 GPU 的系统使医护人员的工作变得更加轻松。 它们还有助于有效诊断、标准化治疗和整体更好的表现。

深度学习使医疗保健系统能够，

• 解决优质工人短缺问题
• 进行准确的早期诊断
• 提供更好的病理报告
• 预测爆发或流行病
• 标准化治疗途径
• 开发新药和疫苗

尽管经常遭到质疑，但深度学习越来越多地用于研究目的。 许多医疗保健巨头也正在采用深度学习模型来提供更快、更好的治疗并降低成本。

5.自然语言处理（NLP）

文本或语音的分析及其理解以提供正确的输出是自然语言处理或 NLP。

人类语言的复杂性和细微差别是无穷无尽的。 因此，像深度学习这样不断学习和改进的系统占据了上风。

NLP 在总结长篇阅读材料（如法律文件）方面已被接受。 它们还有助于对文本进行分类、分析情绪和回答问题。

客户关怀和体验聊天工具也发现了 NLP 的绝佳用途。 理解复杂性甚至独立构建短语的能力使机器人能够以出色的效率执行。

6. 欺诈检测

银行和金融部门对欺诈交易和骗子并不陌生。 采用基于深度学习的安全系统有助于增加额外的保护层。

模型识别客户交易模式，跟踪信用评分并在发现异常活动时发出警报。 这样的实施有助于防止信用卡欺诈，并在恢复和保险方面节省资金。

7. 语言翻译

随着世界变得越来越小，能够翻译信息的需求也在增加。 深度学习使软件能够识别字母并将它们翻译成目标语言。

自动机器翻译目前可以通过两种方式完成——自动翻译文本和图像翻译。

这些工具不仅可以用于全球业务目的，还可以用于日常生活。 无论您是游客还是想为您在国外的朋友做一个特殊的手势，语言不再是障碍。 这都要归功于谷歌翻译、谷歌镜头等应用程序，它们结合了深度学习来弥合差距。

8.像素修复

多年来，智能手机和安全系统的摄像头质量一直存在问题。 在许多情况下，它仍然如此。 放大视频以识别人物通常因分辨率有限而受到阻碍。

谷歌大脑研究人员在 2017 年训练的深度学习网络 Pixel Recursive Super Resolution 找到了解决方案。 该网络能够拍摄低分辨率的人脸图像并对其进行增强。 增强非常重要，足以突出突出的特征并能够识别。

通过深度学习进行图像增强的应用很多。 但最突出的是，它们可以被警察部门和执法部门用来加强司法系统。

9. 自动驾驶汽车

一个曾经只出现在梦幻般的梦想中的想法，自动驾驶汽车现在比以往任何时候都更加现实。 是什么推动了人类如此接近完美的这一壮观壮举？ 你猜对了，深度学习。

深度学习算法的多层网络让无人驾驶汽车栩栩如生。 自动驾驶汽车可以识别标志和路径，在交通中机动，甚至适应路障等实时因素。

这是通过来自摄像头、传感器和地理映射的数据实现的。 研究继续增强我们的深度学习模型，以完善自动驾驶车辆。

无人驾驶汽车将解决人类日常面临的许多挑战。 在许多用例中，它们可用于日常运输和商业交付。

市场对深度学习的反应

在其概念中，深度学习着手通过其解决方案解决现实生活中的问题。 说它已成功实现其目标是轻描淡写的说法。

日新月异，对深度学习的接受和采用进入了新的行业。 让我们看一下市场的一些关键因素，这些因素可以让我们深入了解 DL 的光明前景。

• 在 2020 年至 2025 年的预测期内，深度学习市场的复合年增长率预计为 42.56%
• 截至 2019 年，北美在深度学习市场中的份额最高。
• 大洋洲次区域和印太展示了深度学习市场的最高增长率
• 重要参与者包括 Facebook Inc.、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation 和 Amazon Web Services Inc.。

深度学习的局限性

鉴于深度学习的革命性力量，指出它的局限性可能听起来不公平。 但是，必须将限制视为限制。 它们只不过意味着改进和增长的空间。

让我们看看我们所知道的深度学习目前的一些局限性。

1. 需要海量数据

任何深度学习模型的效率都取决于训练数据的数量和质量。 毫不奇怪，并非所有人都可以访问如此大量的数据。

深度学习系统对大量数据的高度依赖造成了局限性。 它还会导致不幸的事件，例如当这个英国警察软件无法区分沙丘和裸体时。

2.无法理解上下文

深度学习的另一个缺点是它无法适应不断变化的环境。

例如，经过训练可以玩一款游戏的深度学习模型可以击败卫冕人类冠军。 然而，为它提供另一场比赛并且模型中的相同指令集并不能确保获胜。

深度学习模型需要根据上下文的每一次变化进行重新训练，这可以被视为快速增长时期的限制。

研究人员和科学家已经努力指出深度学习的其他局限性。 有些是直接的怀疑，有些是真正的建设性批评。 在改进深度学习及其功效方面正在取得稳步进展。

结论

深度学习已经成为我们日常生活和我们使用的服务中不可或缺的一部分。 未来似乎也会更广泛地接受和采用深度学习。 它在多个领域和行业的实用性展示了 DL 模型的潜力。

预测显示深度学习市场在未来几年将出现显着增长。 现在是企业涉足 AI 和 DL 世界的好时机。 对于将从深度学习中受益的企业和行业来说，这也是一幅充满希望的图景。