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深度学习将引爆下一次科技术革命,值得相信吗?

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深度学习将引爆下一次科技术革命,值得相信吗?

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木马童年 发表于 2017-11-3 13:47:39 浏览:  833 回复:  3 [显示全部楼层] 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 木马童年 于 2018-4-30 23:34 编辑

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    据说,深度学习算法能做到传统人工智能算法无法做到的事情,大幅度提高了计算机处理信息的率,同时让输出结果获得了指数增长,由此,深度学习算法在输出更加准确的结果、提供更好的服务时,产生和效果也会呈滚动式增大,也正因为如此,深度学习,将引爆下一次科技术革命,是真的吗,可信程度有多高?


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木马童年
 楼主|
发表于 2017-11-3 14:06:29 显示全部楼层
           在人工智能领域,机器学习是一门建立在数据研究之上的学科,可以用来分析如个体收入与年龄、性别、职业和学历等这类以数据为支掌的生理或生活要素之间的数学关系,这些关系,通常不是一个彼此关联的线性关性。因而,依靠传统的人工智能机器学习,根本不能表达清楚各要素间的关系,在这种情形下,机器学习的分支——深度学习就出现了。深度学习,通过对复杂的非线性模型进行使用来表示数据之间的关系,最终确定这些数据之间关系是怎样的呈现方式。
         相比通过标记数据,进行有监督学习的传统人工智能的机器学习来说,深度学习能处理不断增加的海量数据,通过不断训练来自行掌握概念,这种学习方式更接近于人脑。
          人的大脑可以说是一个极复杂的深度学习模型。深度学习就是借助这个模型,让数以千亿计人工神经元的结构发挥作用,通过将线性或非线性运算结果向后续的神经元进行传递,经过十几层甚至上百层的传递而得到最终的预测结果。由此,深度学习在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域 ,均超过了传统的机器学习方法,在一些方面甚至 超过人类的识别的能力。
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木马童年
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发表于 2017-11-3 14:24:31 显示全部楼层
         人工智能的核心在于处理数据,随着信息化程度的普及,数据产生每天以天文级数增长,处理大数据的准确性和效率就显得很迫切。在通常情况下,收集到的数据越多,越有助于提高预测结果的准确性,但是,如果没有高效的处理工具,大数据就不能经过处理而成为有价值的情报。深度学习就是用来解决快速处理海量数据的,以百度美国大数据处理为例,其数据处理分为三个层极,由上到下分别为百度大脑、数据工厂和开放云。开放云收集数据,由数据工厂对数据进行管理,由百度大脑模拟神经网络通过输出结果来实现行业应用。而深度学习就处在百度大脑环节,通过更好的信息处理能力,将行业应用变得更加广泛和深入。
         百度大数据应用,目前已深入到医疗、交通和能源领域。可以说,信息化的快速发展已经让大数据变成了各行业的运营基础。而深度学习就成了帮助行业处理数据,实现具体应用的必要工具。因而,深度学习因为拥有大数据和具有高性能的计算能力,所以让人工智能一跃而超跃人类,在高性能计算能力方面,以GoogleBrain 为例,2011年时,其1000台机器、1600个CPU处理的深度学习模型有10亿个神经元,而进入2016年时,几台CPU就能胜任它们的计算了。
         实际上,现在的智能手机已经可以运行一些复杂度一般的深度学习算法,有人为此预言,再过若干年,手机就能像具有人脑一样复杂的人工神经网络。
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木马童年
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发表于 2017-11-3 14:33:36 显示全部楼层
         深度学习是对人脑的一种模拟,进而能完成很多人脑的功能,被应用于行业的不同方面。同时,它也深刻改变着机器人领域。它的应用,除了涉及人们看得见的方面,还涉及人们视线之外的方面。比如说,互联网搜索、广告推荐、金融量化交易和机器翻译等需要从大数据中预测未知信息的领域 ,因而有识之士指出,以深度学习为代表的人工智能技术,也会像蒸汽机、电动机和计算机一样,推动新一轮技术革命,引领人类实变革性发展!
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