人工智能|深度学习的主要应用方向

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。 (以上来自百度百科)

1.图像处理领域

• 图像分类(物体识别):整幅图像的分类或识别。

• 物体检测:检测图像中物体的位置进而识别物体。

• 图像分割:对图像中的特定物体按边缘进行分割。

• 图像回归:预测图像中物体组成部分的坐标。

2.语音识别领域

• 语音识别:将语音识别为文字。

• 声纹识别:识别是哪个人的声音。

• 语音合成:根据文字合成特定人的语音。

3.自然语言处理领域

• 语言模型:根据前一个单词预测下一个单词。

• 情感分析:分析文本体现的情感(正负向正负中或多态度类型)。

• 神经机器翻译:基于统计语言模型的多语种互译。

• 神经自动摘要:根据文本自动生成摘要。

• 机器阅读理解:通过阅读文本回答问题、完成选择题或完型填空。

• 自然语言推理:根据一句话(前提)推理出另一句话(结论)。

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