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深度学习是 AI 和机器学习的一个分支，其使用多层人工神经网络精准完成物体检测、语音识别、语言翻译等任务
发布日期:2024-06-18
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深度学习与传统机器学习技术的区别在于，前者可以自动从图像、视频或文本等数据中学习表征，无需引入手写代码规则或人类的领域知识。其高度灵活的架构可以直接从原始数据中学习，获得更多数据后，其预测准确度也将随之提升。
深度学习常用于计算机视觉、对话式 AI 和推荐系统等应用。计算机视觉应用使用深度学习从数字图像和视频中获取知识。对话式 AI 应用能够帮助计算机通过自然语言进行理解和交流。推荐系统会利用图像、语言和用户兴趣来提供有意义且相关的搜索结果和服务。
近期，深度学习在 AI 领域实现了许多突破，例如 Google DeepMind 的 AlphaGo、自动驾驶汽车、智能语音助手等。借助 NVIDIA GPU 加速的深度学习框架，研究人员和数据科学家可显著提升深度学习训练的速度，只需几小时就能完成之前需要几天才能完成的训练，而原先需要几周才能完成的训练只需几天即可完成。准备好部署模型后，开发者可依靠面向云、嵌入式设备或自动驾驶汽车的 GPU 加速推理平台，为计算密集型深度神经网络实现高性能、低延迟的推理。
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