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深度学习商业产业化 重塑未来社会智能

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本文从UML建模语言可用性讲起,对于其九大用例图与常用术语进行总结,是架构师们最好的帮手。

随着人工智能的火热发展,深度学习成为发展最快的领域。深度学习是当前最有潜力的机器学习的分支领域,引起各领域的广泛关注。

在近几年,谷歌研发了基于深度学习的AlphaGo,2016年完胜围棋冠军,2017年在中国棋类网站上与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;同年,在乌镇围棋峰会上,它完胜排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。

这一例子无一不是在说明深度学习已经席卷各领域,不断征服战场。先进技术在不断研究与探索中,伴随着计算资源的大幅提升,计算力得到得到加速发展,大数据与AI时代革新整个世界所有领域。

那么,在这之中的深度学习如何发挥作用?

深度学习是一种基于人工神经网络架构,对数据进行表征学习的算法,寻求更好的表示方法且创建更好的模型来对大量未知数据进行学习。

深度学习拥有强大的学习能力、广覆盖范围和优异的适应性、数据驱动上限高以及优秀的可移植性等优点,使得深度学习进行多应用。

1、基于深度学习的4种典型算法:

1)卷积神经网络CNN

2)循环神经网络RNN

3)生成对抗网络GANs

4)深度强化学习RL

2、深度学习的主要应用

1)人脸识别

基于深度学习的人脸识别通过对图像进行轮廓定位态校正、全局粗定位或局部精细定位等,可以在特定环境下准确识别人脸图片。

2)机器写作

及其写作具有广阔的应用场景,节省大量人力成本,提高效率。深度学习的迅猛发展改进了机器写作的文本生成,使其脱离模板与规则。

3)语音识别

利用深度神经网络开发准确的声学模型,建立语音系统,学习新特征或根据需求进行调整,从而通过事先预测所有可能性来提供帮助。

4)癌症转移

基于深度学习的集成策略用于自动量化癌症转移和治疗性抗体靶标,揭示了全身性癌症转移和治疗性抗体靶标。因此,DeepMACT可以在临床前阶段显著改善抗体有效疗法的发现。

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