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深度了解深度學(xué)習(xí)（二）
2019-01-29
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我們在上一篇文章中給大家介紹了深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)生背景，以及深度學(xué)習(xí)的原理。在這篇文章中我們給大家介紹更多人工智能需要的知識，希望這篇文章能夠幫助大家更好地了解人工智能中深度學(xué)習(xí)的知識，好了下面我們進(jìn)入正題。


我們一直說深度學(xué)習(xí)，那么什么是深度學(xué)習(xí)呢？簡單地說，深度學(xué)習(xí)就是把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成一大堆數(shù)據(jù)， 把這些數(shù)據(jù)丟進(jìn)一個(gè)復(fù)雜的、包含多個(gè)層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，也就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過這個(gè)網(wǎng)絡(luò)處理得到的結(jié)果數(shù)據(jù)是不是符合要求——如果符合， 就保留這個(gè)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型， 如果不符合，就一次次地、鍥而不舍地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置，直到輸出滿足要求為止。而我們要做的，只是告訴計(jì)算機(jī)輸入和預(yù)期的結(jié)果，讓他自己找規(guī)律。當(dāng)然，新的輸入進(jìn)入時(shí)，我們也要保證已經(jīng)調(diào)節(jié)好的模型不變化。也就是說，深度學(xué)習(xí)算法是有計(jì)算機(jī)自己湊出來的模型。這樣反倒更加實(shí)用。更能夠從本質(zhì)上解決問題。


而進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的兩個(gè)前提條件就是必須有強(qiáng)大的運(yùn)算能力和高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)。當(dāng)然，搭建好的模型只有通過各種類型數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，才能變得越來越接近真實(shí)的世界，值得一提的是，大數(shù)據(jù)正是為這些模型提供了源源不斷的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模計(jì)算、大數(shù)據(jù)都逐漸步入成熟的它們?nèi)灰惑w，當(dāng)然，在大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的同時(shí)，人工智能研發(fā)者也一定不要忘了，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用必然帶來個(gè)人隱私保護(hù)方面的挑戰(zhàn)。為了給你推送精準(zhǔn)的廣告信息，就要收集你的購買習(xí)慣、個(gè)人喜好等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中往往包含了許多個(gè)人隱私；為了獲得以人類基因?yàn)榛A(chǔ)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)來改進(jìn)疾病的診療，就要通過某種渠道收集盡可能多的人類基因樣本，而這些數(shù)據(jù)一旦保管不善，就可能為提供基因樣本的個(gè)人帶來巨大風(fēng)險(xiǎn)；為了建立智能城市，就要監(jiān)控和收集每個(gè)人、每輛車的出行信息，但是我們還是需要注意這些數(shù)據(jù)的安全問題。這樣也是對社會(huì)負(fù)責(zé)。


我們在這篇文章中給大家介紹了深度學(xué)習(xí)的概念以及進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的兩個(gè)條件，倘若我們想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域工作的話，我們必須好好吃透深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。只有奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，我們才能更好地發(fā)揮人工智能應(yīng)有的作用。

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