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深度|从AlphaGo到网购，“深度学习”技术已深入生活

_原题为 从AlphaGo到网购 ， “深度学习”技术已深入生活
深度|从AlphaGo到网购，“深度学习”技术已深入生活
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文/杜林虎
经常在网络上看到人工智能、机器学习、“深度学习”这些词汇 ， 但真正理解它们的人却少之又少 ， 多数人对这词汇的含义及其背后的关系似懂非懂 。
“深度学习”与人工智能密不可分 ， 要讲清楚什么是“深度学习” ， 就要先从人工智能说起 。
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)上确认人工智能这个术语以来 ， 人们就不乏对人工智能奇思妙想 ， 如今虽然梦想的局面还没有出现 ， 但是稍微弱一点的人工智能已经大行其道了 ， 比如图像识别、语音识别、多语言翻译等 。
机器学习是实现人工智能的一种重要方法 。 机器学习的概念来自早期的人工智能研究者 。 简单来说 ， 机器学习就是使用算法分析数据 ， 从中学习并自动归纳总结成模型 ， 最后使用模型做出推断或预测 。 与传统的编程语言开发软件不同 ， 使用大量的数据送给机器学习 ， 这个过程叫做“训练” 。
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“深度学习” ， 是机器学习中近年来倍受重视的一种 。 “深度学习”根源于类神经网络模型 ， 但今日“深度学习”的技术和它的前身已截然不同 ， 目前最好的语音识别和影像辨识系统 ， 都是以“深度学习”技术来完成的 ， 像各手机厂商宣传的AI拍照功能 ， 以及此前红遍大街小巷的阿尔法围棋（AlphaGo ， 是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人 ， 由谷歌旗下公司开发 ）都是基于“深度学习”技术 ， 仅仅是应用场景不同 。 值得注意的是 ， “深度学习”本来并不是一种独立的学习方法 ， 其本身也会用到有监督和无监督的学习方法 ， 来训练深度神经网络 。 但由于近几年该领域发展迅猛 ， 一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络） ， 因此越来越多的人将其单独看作一种学习方法 。
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最初的“深度学习”是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程 。 深度神经网络本身并不是一个全新的概念 ， 可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构 。 为了提高深层神经网络的训练效果 ， 人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整 。 其实有不少想法早年间也曾有过 ， 但由于当时训练数据量不足、计算能力落后 ， 因此最终的效果不尽如人意 。
截至目前 ， “深度学习”在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果 ， 所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发 。
其实 ， 在我们日常生活中已经有很多应用“深度学习”技术的案例了 。
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在电商行业 ， 我们浏览淘宝时 ， 页面中有很多都符合你的爱好并且最近有意向购买的商品 ， 这种个性化推荐中就涉及到“深度学习”技术；还有就是在购物界面能和你进行对话 ， 解决疑问的淘宝智能机器人 ， 也涉及“深度学习”技术 。
在交通领域 ， 通过“深度学习”技术能监测到车辆停车、逆行等行为 ， 甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法 ， 甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等 。
【深度|从AlphaGo到网购，“深度学习”技术已深入生活】在金融行业 ， 银行通过“深度学习”技术能对数以百万的消费者数据（如年龄、职业、婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录、还款时间、车辆事故记录等）进行分析 ， 进而判断出是否能进行贷款服务 。
在家居行业 ， 智能家居的应用也用到了“深度学习”技术 ， 比如智能冰箱通过图像识别等技术 ， 记录食材种类和用户日常饮食数据 ， 进而分析用户的饮食习惯 ， 并根据多维度给出最全面的健康膳食建议 。
还有教育行业、医疗行业等 ， “深度学习”技术已经渗透到多个行业和领域 。


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