您可能听说过深度学习，觉得它是数据科学的一个领域，结果让人难以置信，令人望而生畏，你怎么可能让机器像人类一样学习呢?而且，对一些人来说，更可怕的是，我们为什么要让机器表现出类似人类的行为呢?在这里，我们看10个深入学习是如何在实践中使用的例子，这将帮助你想象的潜力。

什么是深度学习?

机器学习和深度学习都是ai人工智能的子集，但深度学习代表着机器学习的下一次进化。在机器学习中，由人类程序员创建的算法负责解析和学习数据，他们根据从数据中了解到的信息做出决策。深度学习通过人工神经网络进行学习，人工神经网络的作用非常像人脑，并允许机器像人类一样分析结构中的数据。深度学习机不需要人类程序员来告诉他们如何处理数据。这是因为我们收集和消耗了大量的数据-数据是深度学习模型的燃料。

深度学习在实践中的运用

1、顾客体验

机器学习已经被许多企业用来提升客户体验，仅举几个例子，包括在线自助解决方案和创建可靠的工作流。已经有一些深度学习模式被用于聊天机器人，并且随着深度学习的不断成熟，我们可以预期，深度学习将成为许多企业使用的一个领域。

2、译文

尽管自动机器翻译并不是什么新鲜事，但深度学习正通过使用神经网络的层叠网络和允许从图像中进行翻译来帮助提高文本的自动翻译。

3、为黑白图像和视频添加颜色

这曾经是一个非常耗时的过程，人类不得不用手给黑白图像和视频添加颜色，现在可以通过深度学习模式自动完成这个过程。

4、语言识别

深度学习机开始区分一种语言的方言，一台机器判断某人在说英语，然后使用人工智能来学习辨别方言的不同之处。一旦确定了方言，就会有另一个人工智能介入，专门研究该特定的方言。所有这些都是在没有人类参与的情况下发生的。

5、人工智能汽车

当一辆无人驾驶汽车沿着街道行驶时，并不是只有一种人工智能模型在起作用。一些深度学习模式专门研究街道标志，而其他人则接受识别行人的训练。当一辆汽车在路上行驶时，它可以从多达数百万个允许汽车行动的个体人工智能模型中得到信息。

6、计算机视觉

深度学习为图像分类、目标检测、图像恢复和图像分割提供了超人类的精确性-甚至手写体数字也能被识别。利用巨大的神经网络进行深度学习是在教机器将人类视觉系统执行的任务自动化。

7、文本生成

这些机器学习一段文本的标点符号、语法和风格，并可以使用它开发的模型自动创建具有正确拼写、语法和示例文本风格的全新文本。从莎士比亚到维基百科，所有的东西都被创造出来了。

8、图像字幕生成

另一个令人印象深刻的深度学习能力是识别一个图像，并为该图像创建一个具有适当句子结构的连贯的标题，就像一个人会写的那样。

9、基于情感的新闻聚合器

当你想走出消极的一面来到你的世界时，高级的自然语言处理和深入的学习可以帮助你。使用这一新技术的新闻聚合器可以根据情绪传播新闻，因此您可以创建只报道好消息发生的新闻流。

10、深度学习机器人

机器人的深度学习应用是丰富而强大的，从一个令人印象深刻的深度学习系统中，它可以通过观察一个人完成一项任务的动作来教机器人，而一个家政机器人则由几个其他人工智能提供输入，以便采取行动。就像人类的大脑如何处理来自过去经验的输入，当前来自感官的输入和任何提供的额外数据，深度学习模型将帮助机器人根据许多不同的人工智能意见的输入来执行任务。

深度学习模式的发展有望在未来几年内加速并创造出更多的创新应用。