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深度了解深度學習（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習的產生背景，以及深度學習的原理。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習的知識，好了下面我們進入正題。


我們一直說深度學習，那么什么是深度學習呢？簡單地說，深度學習就是把計算機要學習的東西看成一大堆數據， 把這些數據丟進一個復雜的、包含多個層級的數據處理網絡，也就是深度神經網絡，然后檢查經過這個網絡處理得到的結果數據是不是符合要求——如果符合， 就保留這個網絡作為目標模型， 如果不符合，就一次次地、鍥而不舍地調整網絡的參數設置，直到輸出滿足要求為止。而我們要做的，只是告訴計算機輸入和預期的結果，讓他自己找規(guī)律。當然，新的輸入進入時，我們也要保證已經調節(jié)好的模型不變化。也就是說，深度學習算法是有計算機自己湊出來的模型。這樣反倒更加實用。更能夠從本質上解決問題。


而進行深度學習的兩個前提條件就是必須有強大的運算能力和高質量的大數據。當然，搭建好的模型只有通過各種類型數據的檢驗，才能變得越來越接近真實的世界，值得一提的是，大數據正是為這些模型提供了源源不斷的數據。深度學習、大規(guī)模計算、大數據都逐漸步入成熟的它們三位一體，當然，在大數據發(fā)揮作用的同時，人工智能研發(fā)者也一定不要忘了，大數據的應用必然帶來個人隱私保護方面的挑戰(zhàn)。為了給你推送精準的廣告信息，就要收集你的購買習慣、個人喜好等數據，這些數據中往往包含了許多個人隱私；為了獲得以人類基因為基礎的醫(yī)療大數據來改進疾病的診療，就要通過某種渠道收集盡可能多的人類基因樣本，而這些數據一旦保管不善，就可能為提供基因樣本的個人帶來巨大風險；為了建立智能城市，就要監(jiān)控和收集每個人、每輛車的出行信息，但是我們還是需要注意這些數據的安全問題。這樣也是對社會負責。


我們在這篇文章中給大家介紹了深度學習的概念以及進行深度學習的兩個條件，倘若我們想進入人工智能領域工作的話，我們必須好好吃透深度學習的內容。只有奠定堅實的基礎，我們才能更好地發(fā)揮人工智能應有的作用。

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