심화 학습 기술이란 무엇이며 발전 현황은 무엇입니까?

간단히 말해서 기계 학습은 인공지능을 실현하는 방법이고, 심도 있는 학습은 기계 학습을 실현하는 기술이다. 기계 학습은 인공지능을 실현할 때 인공보조 (반자동) 가 필요하고, 심도 있는 학습은 프로세스를 완전히 자동화합니다.

세 가지의 관계:

예를 들어, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 과일이 귤인지 사과인지 식별하고, 과일의 특징 데이터를 수동으로 입력하고, 특정 알고리즘 모델을 생성하여 이러한 특징을 가진 과일 유형을 정확하게 예측할 수 있으며, 심도 학습은 자동으로 특징을 찾아 판단할 수 있다.

심화 학습 기술의 발전 현황

사실, 우리의 실생활에는 이미 심도 있는 학습 기술을 응용한 사례가 많다.

예를 들어, 전자 상거래 업계에서는 타오바오를 찾아볼 때, 당신의 취미에 맞는 여러 가지 상품이 있습니다. 요즘은 구매 의향이 있는 상품이 많이 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 이런 개인화 추천에는 심도 있는 학습 기술, 대화, 쇼핑 인터페이스에서 문제를 해결할 수 있는 타오바오 지능 로봇도 심도 있는 학습 기술을 포함한다.

예를 들어, 교통 분야에서는 심도 있는 학습 기술을 통해 차량 주차, 역행 등을 모니터링할 수 있으며, 번호판 번호, 색상, 모델, 차량 내 인원을 정확하게 식별하여 교통 집행을 보조할 수 있으며, 심지어 교통사고, 교통 체증이 발생했을 때에도 경보를 보낼 수 있습니다.

예를 들어 금융업계에서는 은행이 수백만 명의 소비자 데이터 (나이, 직업, 혼인 상태 등) 를 분석할 수 있다. ), 금융 대출 및 보험 상황 (위약 기록, 상환 시간, 차량 사고 기록 등이 있는지 여부. ) 심도 있는 학습 기술을 통해 자신이 대출 서비스를 제공할 수 있는지 판단한다.

예를 들어, 가정 업계에서는 스마트 홈 응용 프로그램도 심도 있는 학습 기술을 사용합니다. 예를 들어, 스마트 냉장고는 이미지 인식 등의 기술을 통해 식재료 종류와 사용자의 일상 음식 데이터를 기록하여 사용자 식습관을 분석하고 여러 차원에 따라 가장 포괄적인 건강 음식 조언을 제공합니다.

예를 들어, 제조업에서 기계 시각은 대시보드 지능형 통합 검사, 금속판 표면 자동 손상 제어, 자동차 본체 검사, 지폐 인쇄 품질 검사, 김상 분석, 파이프라인 생산 검사 등 산업 자동화 시스템에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 기계 시각 자동화 장치는 수동 지칠 줄 모르는 반복적인 작업을 대신할 수 있으며, 수동 작업에 적합하지 않은 위험한 작업 환경이나 인공 시각이 요구 사항을 충족하기 어려운 경우 기계 시각이 인공 시각을 대체할 수 있습니다.

교육 산업과 의료 산업도 있습니다. 심화 학습 기술은 이미 각 업종과 분야에 스며들었다.