最近有很多关于机器学习人类在工厂、仓库、办公室和家里做的事情的可能性的讨论，尽管科技在伴随着恐惧和兴奋中快速发展，AI人工智能、机器学习和深度学习等术语可能会让你感到困惑。我希望这份简单的指南将有助于理清有关深度学习的困惑，并希望这8个实际例子将有助于澄清当今深度学习技术的实际应用。

什么是深度学习?

人工智能领域本质上是指机器能够完成需要人类智能的任务，它包括机器学习，机器可以在没有人参与的情况下通过经验学习和获得技能。深度学习是机器学习的一个子集，人工神经网络，受人脑启发的算法，从大量的数据中学习。类似于我们如何从经验中学习，深度学习算法会重复执行一项任务，每次都会稍微调整一下以改善结果。我们指的是“深度学习”，因为神经网络有各种(深层)使学习成为可能。任何需要“思考”才能解决的问题，都是深层次学习能够解决的问题。

我们每天产生的数据量是惊人的，目前估计为2.6个五分之一字节，这是使深度学习成为可能的资源。由于深度学习算法需要大量的数据来学习，这种数据创建的增加是近年来深度学习能力增长的原因之一。除了更多的数据创建之外，深度学习算法还得益于当今可用的更强大的计算能力，以及人工智能系统作为服务的扩散。“人工智能即服务”(AI As A Service)使较小的组织能够获得人工智能技术，特别是深度学习所需的人工智能算法，而无需大量的初始投资。

深度学习允许机器解决复杂的问题，即使使用的数据集是非常多样的，非结构化的和相互联系的。学习的深度越深，算法的性能就越好。

八个深度学习的实例

现在我们正处在这样一个时代，机器可以在没有人工干预的情况下学会解决复杂的问题，那么他们到底在处理什么问题呢?以下是今天深度学习所支持的几个任务，随着算法通过输入数据继续学习，这个列表还会继续增长。

1、虚拟助理

无论是Alexa、Siri还是Cortana，在线服务提供商的虚拟助理都会使用深度学习来帮助理解你的语音，以及人类在与他们互动时使用的语言。

2、翻译

同样，深度学习算法可以在语言之间自动翻译，这对旅行者、商人和政府官员来说是很有影响力的。

3、无人驾驶送货卡车、无人驾驶飞机和自动汽车的愿景

自动驾驶汽车如何理解道路的实际情况，以及如何响应它们-无论是停车标志、街上的球还是其他车辆-都是通过深入学习算法来实现的。算法接收到的数据越多，它们就越能像人类一样在信息处理过程中知道被雪覆盖的停车标志仍然是停车标志。

4、聊天机器人和服务机器人

聊天机器人和服务机器人为许多公司提供客户服务，由于深度学习，它们能够以一种智能和有用的方式回答越来越多的听觉和文本问题。

5、图像着色

将黑白图像转换成彩色图像以前是由人手精心完成的一项任务。如今，深度学习算法能够利用图像中的上下文和对象为它们着色，从而基本上重现黑白图像的颜色，结果是令人印象深刻和准确的。

6、人脸识别

深度学习正被用于面部识别，不仅仅用于安全目的，在不久的将来，我们也许可以通过使用我们的脸来支付商店里的商品。面部识别的深度学习算法面临的挑战是，即使他们改变了发型、长了胡子或剃掉了胡子，或者由于光线不好或障碍物造成图像质量不好，也要知道是同一个人。

7、医药

从疾病和肿瘤诊断到专为个人基因组设计的个性化药物，医学领域的深度学习得到了许多最大的制药和医疗公司的关注。

8、个性化购物和娱乐

有没有想过各种视频软件是如何为你接下来应该看什么节目提出建议的?或者网上商城会想出你下一步该买什么，而这些建议正是你所需要的，只是你以前从来不知道而已?是的，这是深度学习算法在起作用。

深度学习算法获得的经验越多，它们就变得越好，随着技术的不断成熟，这将是非比寻常的几年。