AI深度学习一般应用于哪些领域?
2020-08-20 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
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深度学习技术在电商行业、交通领域、工业、金融行业、教育行业、医疗行业应用都比较成熟了。
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(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。
家居行业也早就应用了,主要就是智能家居,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。
制造行业,机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中,如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等,机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作,且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,机器视觉可替代人工视觉。
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(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。
家居行业也早就应用了,主要就是智能家居,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。
制造行业,机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中,如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等,机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作,且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,机器视觉可替代人工视觉。
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图像识别, 语音识别, 机器翻译, 自然语言理解
其实所有的优化算法都可以用深度学习方式去做, 很多领域的问题都可以转换成目标优化,然后深度学习就能发挥作用了
但是目前深度学习需要数据量和计算量都很大
其实所有的优化算法都可以用深度学习方式去做, 很多领域的问题都可以转换成目标优化,然后深度学习就能发挥作用了
但是目前深度学习需要数据量和计算量都很大
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随着深度学习的应用越来越广泛,3个成熟的研究领域逐渐形成,分别是计算机视觉、自然语言处理以及语音领域,目前AI创业公司也主要集中在这些领域
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深度学习一般应该用哪些灵活?就是你比如深度学习,你必须得用脑筋,必须得上闲的学,也该多动脑筋,必须用一种灵活的学法学
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其应该用于哪些领域呢?深度学习的话一般的领域都是非常高的,而且这就是在领域当中都是比较。
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