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盘点:8个你可能不知道的深度学习应用案例 汽车

 作者:匿名 2019-11-08 09:29:22 阅读量:4488

深度学习是人工智能的一个子集,它使用多层人工神经网络来执行从计算机视觉到自然语言处理的一系列任务。深度学习与传统机器学习系统的区别在于,它在分析大数据集时能够自我学习和提高,因此可以应用于许多不同的领域。

1.给黑白照片添加颜色

给黑白照片添加颜色也称为图像着色。长期以来,这项工作都是手工完成的,这是一项非常复杂的任务。通过深入学习,黑白照片可以自动上色。原则是深入学习照片中自然呈现的图案,包括蓝天、白云或灰云以及绿草。它利用过去的经验来学习这一点。尽管它有时会出错,但大多数时候它是高效和准确的。

2、测试儿童是否发育不良

语言障碍、自闭症和发育障碍可能会剥夺患有这些疾病的儿童的良好生活质量。早期诊断和干预能对儿童的身心和情绪健康产生良好的影响。因此,深入学习最重要的应用之一是在早期发现和纠正这些与婴幼儿相关的问题。这是机器学习和深度学习的主要区别。机器学习通常只用于特定的任务,而深入学习有助于解决最重要的人类问题。

3.自动机器翻译

互联网创造了一个人们可以在任何地方相互交流的环境。然而,有一件事没有改变:当双方不说一种共同的语言时,一种语言需要被翻译成另一种语言。自动机器翻译是使用计算机将一种自然语言(源语言)转换成另一种自然语言(目标语言)的过程。事实上,自动机器翻译已经存在了很长时间,但是深入学习在两个特定领域取得了最好的效果:自动文本翻译和自动图像翻译。

使用深度学习技术的文本翻译可以在没有任何序列预处理的情况下执行。该算法可以学习单词及其映射之间的关系,然后翻译成另一种语言。大型lstm递归神经网络的堆栈网络用于完成这种转换。

卷积神经网络用于识别带有字符的图像和字符在场景中的位置。一旦被识别,他们可以把它转换成文本,翻译它,并用翻译后的文本重新创建图像。这通常被称为即时视觉翻译。

4.预测自然灾害

人类的生存和发展依赖于自然,但有时自然灾害的发生不仅会给人们的正常生活和生产秩序带来破坏,还会给人们的生命财产造成巨大损失。现在,研究人员发现深度学习系统可以用来分析数据来预测自然灾害。这不仅可以挽救数千人的生命,还可以提前采取有针对性的措施减少财产损失。

5.个性化服务

每个在线购物平台现在都在尝试使用聊天机器人为访问者提供个性化服务。深入学习使亚马逊和阿里巴巴等电子商务巨头能够通过产品推荐、个性化套餐和折扣提供无缝的个性化体验。甚至在新兴市场的成功也是通过引入更有可能迎合消费者心理的产品或程序来实现的。

6.自动手写生成

这是基于手写样本语料库为给定单词或短语生成新的手写内容的任务。具体来说,就是给出一个笔迹样本集,然后为给定的文本生成新的笔迹。创建手写示例时,手写可以被视为一系列坐标。通过这个语料库,深度学习算法将学习笔的运动和文本之间的关系,然后生成一个新的例子。

7、生成文本描述

根据给定的图像,系统可以自动生成描述图像内容的文本。通常,该系统使用非常大的卷积神经网络来检测照片中的对象,然后使用递归神经网络将标签转换成连贯的句子。

8.恢复视频中的声音

将声音恢复到无声视频听起来是不可能的,但是记住,有些人可以读懂别人的嘴唇。麻省理工学院计算机和人工智能实验室的研究人员创建了一个深度学习系统,通过记录鼓槌和将物体刮成视频来训练深度学习网络。经过几次反复学习,研究人员让视频静音,并要求计算机重现预期的声音,结果令人印象深刻。

这些深入的学习应用程序在某些情况下已经很常见,您可能已经使用了其中的至少一种。虽然这项技术已经开始被广泛使用,但这仅仅是个开始。随着人工智能和深度学习技术的不断发展,越来越多的应用将出现在我们的生活和工作中。

参考链接:

http://www . dummies . com/programming/big-data/data-science/10-applications-that-required-deep-learning/

https://machine learning mastering . com/implemental-applications-deep-learning/

http://www . yaronhadad . com/deep-learning-most-magazine-applications/

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