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盘点:8个你可能不知道的深度学习应用案例

【天极网收集频道】深度进修是人工智能的一个子集,它应用多层人工神经收集来履行一系列义务,从谋略机视觉到自然说话处置惩罚。深度进修与传统机械进修系统的不合之处在于,它能够在阐发大年夜型数据集时进行自我进修和改进,是以能利用在许多不合的领域。

1、为诟谇照片添加颜色

为诟谇照片添加颜色又叫做图像着色。好久以来,这项事情都是由人工来完成的,是一个十分复杂的义务。经由过程深度进修措施,可以为诟谇照片自动上色。其道理是,深度进修收集进修照片中自然出现的模式,包孕蓝色的天空、白色或灰色的云,以及绿色的草。它使用以前的履历来进修这一点,虽然无意偶尔会掉足,但大年夜多半时刻都是高效准确的。

2、检测儿童是否发育迟缓

说话障碍、自闭症和发育障碍可能会剥夺患有这类疾病儿童的优越生活质量。早期诊断和干预可以对儿童的身段、精神和情绪康健孕育发生优越的影响。是以,深度进修最紧张的利用之一便是早期发明和矫正这些与婴幼儿有关的问题。这是机械进修和深度进修的主要差别,机械进修平日只用于特定的义务,而深度进修则赞助办理人类最紧张的问题。

3、自念头器翻译

互联网创造了一种情况,可以让人和人之间的沟通变得无处不在。然则,一件事并没有改变:当双方不讲合营说话时,必要将一种说话翻译成另一种说话。自念头器翻译是使用谋略机将一种自然说话(源说话)转换为另一种自然说话(目标说话)的历程。事实上,自念头器翻译已经存在很长光阴了,然则深度进修在自动翻译文本和自动翻译图像两个特定领域取得了最佳成果。

采纳深度进修技巧的文本翻译可以在不进行任何序列预处置惩罚的环境下进行,算法能够进修词汇和它们的映射之间的关系,然后翻译为另一种说话。应用大年夜型LSTM递归神经收集的堆叠收集来完成这种转换。

卷积神经收集被用来识别有翰墨的图像以及翰墨在场景中的位置。一旦识别出来,它们就可以将其转换成文本,进行翻译,并用翻译后的文本从新创建图像。这平日被称为即时视觉翻译。

4、猜测自然灾难

人类的生计成长依附于自然,但无意偶尔候自然灾难的呈现不只会给人们的正常生活和临盆秩序带来破坏,同时也会造成人们生命家当伟大年夜的丧掉。现在,钻研职员发明可以使用深度进修系统对数据进行阐发,来猜测自然灾难。这不仅可以拯救成千上万的生命,还可以提前采取有针对性的步伐削减造成的家当丧掉。

5、个性化办事

每个线上购物平台现在都在考试测验应用谈天机械工资访客供给人道化的办事。深度进修让亚马逊、阿里巴巴等电商巨子能够经由过程产品保举、个性化套餐和扣优等形式供给无缝的个性化体验。纵然是在新兴市场中得到成功,也是经由过程推出更可能投合破费者生理的产品或计划来实现的。

6、自着手写天生

这是一项根据手写示例语料库,为给定的单词或短语天生新的手写内容的义务。详细来说,便是给定一个手写示例语料库,然后为给定的翰墨天生新的字迹。在字迹样本被创建时,字迹可被视为一系列的坐标,经由过程这个语料库,深度进修算法将进修笔的运动与翰墨之间的关系,然后天生新的示例。

7、天生翰墨描述

根据给定图像,系统可以自动天生描述图像内容的翰墨。平日,该系统应用异常大年夜的卷积神经收集来检测照片中的目标,然后应用一个递归神经收集将标签转换成连贯的句子。

8、规复视频中的声音

为无声视频规复声音听起来彷佛弗成能,但请记着,有些人可以读懂别人的唇语。麻省理工学院的谋略机和人工智能实验室的钻研职员创建了一套深度进修系统,他们将鼓槌敲打和刮擦物体录制成视频,对深度进修收集进行练习。颠末几回迭代进修,钻研职员将视频静音,并要求谋略机从新天生预期听到的声音,取得令人印象深刻的成果。

以上这些深度进修利用在某些环境下已经很常见了,你可能至少应用了此中一个。只管这项技巧已经开始被广泛应用,但这仅仅是个开始。跟着人工智能和深度进修技巧的赓续成长,将会有越来越多的利用呈现在我们的生活和事情中。

参考链接:

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

https://machinelearningmastery.com/inspirational-applications-deep-learning/

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

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