什麼是深度學習?
深度學習是人工智能-一種機器學習技術，教計算機和設備邏輯功能。深度學習之所以得名，是因為它涉及深入到網絡的幾層，其中還包括一個隱藏層。你挖得越深，你得到的信息就越複雜。要了解它的基礎，你可以參加一個深度學習簡介課程涵蓋所有基本概念。
深度學習方法依賴於各種複雜的程序來模仿人類的智能。這種特殊的方法教會機器識別圖案，以便將它們分類為不同的類別。模式識別是深度學習的重要組成部分由於機器學習，計算機甚至不需要依賴於大量的編程。通過深度學習，機器可以使用圖像、文本或音頻文件，以類似人類的方式識別和執行任何任務。
你看到的所有自動駕駛汽車、遇到的個性化推薦以及使用的語音助手都是深度學習如何影響我們日常生活的例子。如果經過適當訓練的計算機能夠成功地模仿人類的表現，有時還能提供準確的結果——這裏的關鍵在於暴露於數據中。深度學習專注於迭代學習方法，使機器暴露在巨大的數據集上。通過這樣做，它可以幫助計算機識別特征並適應變化。反複接觸數據集有助於機器理解差異、邏輯並得出可靠的數據結論。近年來，深度學習已經發展得越來越可靠，功能也越來越複雜。難怪這個特殊的領域吸引了大量的關注，並吸引了年輕的專業人士。
為什麼深度學習很重要?
說深度學習很重要，更不用說它越來越受歡迎了。它極大地有助於使我們的日常生活更加方便，而且這種趨勢在未來還會增長。無論是通過技術輔助停車，還是在機場進行人臉識別，深度學習正在推動當今世界的許多自動化。
然而，深度學習的相關性主要與這樣一個事實有關，即我們的世界今天正在生成指數級的數據，這些數據需要大規模結構化。深度學習最適合使用日益增長的數據量和可用性。通過迭代學習模型，從這些數據中收集的所有信息都用於獲得準確的結果。
對大量數據集的重複分析消除了發現中的錯誤和差異，最終得出可靠的結論。深度學習將繼續在商業和個人領域產生影響，並在未來的一段時間內創造大量就業機會。
深度學習是如何工作的?
深度學習的核心是依靠迭代方法教會機器模仿人類智能。人工神經網絡通過幾個層次來實現這種迭代方法。最初的等級幫助機器學習簡單的信息，隨著等級的提高，信息不斷積累。隨著每一個新的關卡，機器收集更多的信息，並將其與在上一個關卡中學到的知識相結合。在這個過程的最後，係統收集最後一條信息，這是一個複合輸入。這些信息經過了幾個層次結構，看起來像是複雜的邏輯思維。
讓我們通過一個例子來進一步分析它-
以Alexa或Siri這樣的語音助手為例，看看它是如何將深度學習用於自然對話體驗的。在神經網絡的初始階段，當語音助手被輸入數據時，它將嚐試識別語音淹沒、語調等。對於較高的級別，它將收集詞彙信息，並將之前級別的發現添加到該信息中。在接下來的幾級中，它將分析提示並結合所有的結論。對於層次結構的最高層次，語音助手將掌握足夠的知識，能夠分析對話，並根據輸入提供相應的操作。
神經元是如何工作的?
當向輸入節點提供信息時，將為每個節點分配一個值(以數字形式)。節點數越大，激活值越大，節點根據傳遞函數和連接強度傳遞激活值。
一旦節點收到激活值，它就會計算整個金額，並根據傳遞函數對其進行修改。該過程的下一步是應用激活函數，它幫助神經元決定是否需要傳遞信號。在激活過程結束後，為突觸分配權重，設計人工神經網絡。權重對於教人工神經網絡如何工作至關重要。權重也可以調整，以決定信號可以傳遞的程度。在訓練人工神經網絡時，激活權值經常被改變。在激活過程之後，網絡到達輸出節點。這個步驟充當用戶和係統之間的接口。輸出節點解釋信息以供用戶理解。成本函數比較預期和實際產出，以評估模型的性能。 Depending on your requirement, you can choose from a range of cost functions in order to reduce loss function. A lower loss function will result in a more accurate output.
反向傳播是一種計算誤差函數梯度與神經網絡權值保持一致的方法。這個逆向計算的過程有助於消除不正確的權重並達到預期的目標。
另一方麵，正向傳播是一種達到目標輸出的累積方法。在這種方法中，輸入層處理信息並通過網絡向前傳播。一旦將預期結果與結果值進行比較，就會計算誤差並向後傳播信息。在調整權重以達到最佳水平後，可以對網絡進行測試以獲得最終結果。
深度學習和機器學習的區別是什麼?
盡管深度學習和機器學習經常互換使用，但它們都是人工智能的一部分，並不是一回事。機器學習是一個更廣泛的範圍，使用數據來定義和創建學習模型。機器學習試圖用統計模型來理解數據的結構。它從數據挖掘開始，手動從數據集中提取相關信息，然後使用算法指導計算機從數據中學習並做出預測。機器學習已經使用了很長一段時間，並隨著時間的推移而不斷發展。深度學習是一個相對較新的領域，它隻關注神經網絡的學習和功能。神經網絡，如前所述，人工複製人類神經，自動從數據中篩選和收集信息。由於深度學習涉及到端到端學習，原始數據被輸入到係統中，因此它研究的數據越多，結果就越精確。
這就引出了另一個問題深度學習和機器學習的區別．前者可以用更大的數據量進行擴展，而機器學習模型僅限於淺層學習，在達到一定水平後會達到一個平台，任何新的數據的添加都沒有區別。
以下是兩個域之間的主要區別:
- 數據集大小:深度學習在較小的數據集上表現不佳。機器學習算法可以在不影響性能的情況下處理較小的數據集(仍然是大數據，但不是深度學習數據集的傾向)。模型的準確性隨著數據的增加而增加，但在傳統機器學習中，更小的數據集可能是用於特定功能的正確方法。深度學習是由神經網絡實現的，神經網絡是通過提出一係列二進製問題或為通過網絡的每個數據分配權重或數值來邏輯構建的。考慮到這些網絡在多層上的複雜性，深度學習項目需要像穀歌圖像庫或亞馬遜庫存或Twitter的推文大炮那樣大的數據。
- 有特色的工程:作為所有機器學習算法的重要組成部分，具有特色的工程及其複雜性標誌著ML和DL的區別。在傳統的機器學習中，專家定義要應用到模型中的特征，然後手工編碼數據類型和函數。另一方麵，在深度學習中，特征工程是在子級別上完成的，包括低到高級別的特征分離，以饋送給神經網絡。通過讓機器學習形狀、大小、紋理和像素值等簡單的低級特征，以及麵部數據點和深度圖等高級特征，它消除了專家定義處理所需特征的需要。
- 硬件的依賴關係:複雜的高端硬件需要進行重量級的矩陣乘法運算和計算，這是深度學習的標誌。另一方麵，機器學習算法也可以在低端機器上進行。深度學習算法需要gpu，這樣才能有效地優化複雜的計算。
- 執行時間:很容易假設深度學習算法的執行時間會更短，因為它比機器學習算法更發達。相反，深度學習需要更大的時間框架來訓練，這不僅是因為龐大的數據集，還因為神經網絡的複雜性。一個機器學習算法可能需要幾秒鍾到幾個小時的時間來訓練，但相比之下，深度學習算法可能需要幾個星期。然而，一旦經過訓練，深度學習算法的運行時間將大大小於機器學習。(optin-monster-shortcode id =“ehbz4ezofvc5zq0yt2qj”)
舉個例子可以讓這些差異更容易理解:
考慮這樣一個應用程序，它允許用戶為任何人拍照，然後幫助用戶找到與照片中人物相同或相似的衣服。機器學習將使用數據來識別照片中不同的服裝。你必須把信息輸入機器。在這種情況下，項目標簽將手工完成，機器將根據預定的定義對數據進行分類。
在深度學習的情況下，數據標簽不需要手動完成。它的神經網絡將自動創建模型並定義裙子的特征。現在，基於這個定義，它會掃描購物網站，為你找到其他類似的服裝。
如何開始學習深度學習?
在開始學習深度學習之前，考生必須確保他們的數學和編程語言技能到位。由於深度學習是人工智能的一個子集，熟悉該領域更廣泛的概念通常是先決條件。以下是深度學習的核心技能:
- 數學:如果你一提到數學就感到恐懼，讓我來幫你消除恐懼。深度學習對數學的要求是基礎的，就是本科階段教授的那種。微積分，概率論和線性代數是你需要通讀的題目中的幾個例子。對於那些熱衷於學習深度學習技能但沒有數學學位的專業人士來說，網上有很多電子書和數學教程，它們將幫助你學習基礎知識。這些基本的數學技能是理解神經網絡的數學模塊如何工作所必需的。張量和張量運算、梯度下降和微分等數學概念對神經網絡至關重要。參考諸如Silvanus P. Thompson的《簡化微積分》，概率備忘單2.0版，最好的線性代數書，MCMC機器學習簡介理解數學的基本概念。
- 編程知識:掌握深度學習的另一個先決條件是了解各種編程語言。任何深度學習書籍都會揭示Python中有幾個深度學習的應用程序，因為它是一種高度交互式、可移植、動態和麵向對象的編程語言。它具有廣泛的支持庫，可以限製為特定函數編寫的代碼長度。它很容易與C、c++或Java集成，其控製功能以及對對象、模塊和其他可重用機製的出色支持使其成為深度學習項目的首選。易於理解和實現，在該領域有抱負的專業人士從Python開始因為它是開源的。然而，它的運行時錯誤和速度已經提出了幾個問題。雖然Python在一些桌麵和服務器應用程序中使用，但它並沒有用於許多移動計算應用程序。而Python是許多人的流行選擇，因為它的多功能性，Java和Ruby同樣適合初學者。書學習編程(Ruby)，Grasshopper:學習基本編程的移動應用程序(Javascript)，機器基本原理簡介而且Scratch:來自MIT的可視化編程環境是一些在線資源，你可以參考拾起編碼技能。beplay2018官网Great Learning是印度最重要的教育科技平台之一，甚至為那些希望從非技術背景順利過渡到人工智能和機器學習的初學者設計了python課程。以下是該課程的詳細介紹:
- 雲計算:由於如今幾乎所有的計算都是由雲托管的，因此掌握雲的基本知識對於掌握深度學習是必不可少的。初學者可以從了解雲服務提供商的工作方式開始。深入研究計算等概念，數據庫、存儲而且遷移．熟悉主要的雲服務提供商，如AWS和Azure也會給你帶來競爭優勢。雲計算還需要理解網絡，這是一個與機器學習密切相關的概念。顯然，這些技巧並不相互排斥，熟悉這些概念將幫助你更快地掌握每一項技能。
既然我們已經介紹了深度學習的基礎知識，現在是時候深入研究深度學習可以使用的不同方式了。
深度學習類型
- 計算機視覺的深度學習：用深度學習方法教計算機圖像分類、物體識別和人臉識別都涉及計算機視覺。簡單地說，計算機視覺試圖複製人類的感知及其各種功能。深度學習通過向計算機提供以下信息來做到這一點:
1.視點變化:這是指從不同的角度觀察一個物體，從而很好地識別其三維特征。
2.照度差異:這是指在不同的照明條件下看到的物體。
3.背景雜亂:這有助於從雜亂的背景中區分模糊的物體。
4.圖像的隱藏部分:需要識別圖像中部分隱藏的物體。
- 文本和序列的深度學習:深度學習用於多種文本和音頻分類，如語音識別、情感分類、機器翻譯、DNA序列分析、視頻活動識別等。在每種情況下，序列模型都用於訓練計算機理解、識別和分類信息。不同類型的循環神經網絡，如多對多、多對一和一對多，被用於情感分類、物體識別等。
- 生成式深度學習:生成模型用於通過無監督學習進行數據分發。變分自動編碼器(VAE)和生成對抗網絡(GAN)旨在優化分布數據，以便計算機可以從不同的變化中生成新的數據點。VAE最大化數據日誌可能性的下限，而GAN試圖在生成器和鑒別器之間取得平衡。
頂級開源深度學習工具
在各種可用的深度學習工具中，以下是最常用的免費工具:
1.TensorFlow:最好的框架之一，TensorFlow用於自然語言處理、文本分類和摘要、語音識別和翻譯等。它很靈活，並且有一個全麵的庫和工具列表，可以讓您構建和部署ML應用程序。TensorFlow主要應用於使用python開發深度學習解決方案，因為與傳統的機器學習網絡相比，深度學習中有幾個隱藏層(深度)。世界上大多數數據都是非結構化和無標簽的，這使得深度學習TensorFlow成為最好的庫之一。神經網絡節點表示操作，而邊表示在它們之間流動的多維數據數組(張量)。
2.微軟認知工具包:MCTK對圖像、語音和基於文本的數據最有效，它同時支持CNN和RNN。對於複雜的層類型，用戶可以使用高級語言，構建塊的細粒度確保平穩運行。
3.咖啡: Caffe是為規模化構建的深度學習工具之一，它可以幫助機器跟蹤速度、模塊化和表達式。它使用了與C, c++， Python, MATLAB的接口與卷積神經網絡相關．
4.鏈:Chainer是一個基於python的深度學習框架，它提供了基於運行定義方法(也稱為動態計算圖)的自動微分api。它還可以通過高級麵向對象api構建和訓練神經網絡。
5.Keras:同樣，Keras是一個可以在CNN和RNN上工作的框架，對許多人來說是一個受歡迎的選擇。它構建在Python之上，能夠在TensorFlow、CNTK或Theano上運行。它支持快速實驗，可以從想法到結果，沒有任何延遲。Keras的默認庫是TensorFlow。Keras是動態的，因為它支持循環網絡和卷積神經網絡，也可以在兩者的組合下工作。Keras因其簡單的API所保證的用戶友好性而流行。因為Keras模型是用Python開發的，所以調試起來更容易。緊湊的模型提供了易於擴展的新模塊，這些模塊可以直接作為類和函數添加到構建塊類型的配置中。
6.Deeplearning4j:Deeplearning4j也是一個受歡迎的選擇，它是一個基於jvm、以行業為中心、商業支持的分布式深度學習框架。使用Deeplearning4j最顯著的優勢是速度。它可以在很短的時間內瀏覽大量數據。
常用的深度學習應用程序
- 虛擬助手:亞馬遜Echo、穀歌Assistant、Alexa和Siri都在利用深度學習功能為你打造定製的用戶體驗。它們“學會”識別你的聲音和口音，通過深度神經網絡不僅模仿語音，還模仿人類的語調，通過機器為你呈現第二種人類體驗。虛擬助手幫助你購物、導航、記筆記並將其翻譯成文本，甚至為你預約沙龍。
- 人臉識別:iPhone的麵部識別功能使用深度學習來識別你的麵部數據點，從而解鎖你的手機或在圖像中找到你。深度學習可以幫助他們保護手機免受不必要的解鎖，即使你換了發型、減肥或在光線不好的情況下，也能讓你的體驗輕鬆無憂。每次你解鎖手機時，深度學習都會使用數千個數據點來創建你麵部的深度地圖，內置算法會使用這些數據來識別那是不是你。
- 個性化:電子商務和娛樂巨頭，如亞馬遜和Netflix等，正在進一步建設他們的深度學習能力，為你提供個性化的購物或娛樂係統。根據你的“模式”推薦的物品/係列/電影都是基於深度學習。他們的生意靠的是根據你的喜好、最近訪問過的商品、對品牌/演員/藝術家的親和力，以及他們平台上的整體瀏覽曆史，在你的潛意識裏推出各種選擇。
- 自然語言處理:最關鍵的技術之一，自然語言處理在使用、成熟和複雜方麵，讓人工智能從優秀走向偉大。組織正在廣泛使用深度學習來增強NLP應用程序中的這些複雜性。文檔摘要、問題回答、語言建模、文本分類、情感分析是一些流行的應用程序，這些應用程序已經有了發展勢頭。隨著NLP的成熟，世界範圍內一些依賴於人類幹預的口頭和書麵語言專業知識的工作將變得多餘。
- 醫療保健:另一個見證了巨大增長和轉型的部門是醫療保健部門。從個人虛擬助理到健身手環和健身裝備，電腦每秒鍾都在記錄一個人的生理和精神狀況的大量數據。疾病和狀況的早期檢測、定量成像、機器人手術以及專業人員決策支持工具的可用性正在成為生命科學、醫療保健和醫學領域的遊戲規則改變者。
- 自動汽車:位於匹茲堡的優步人工智能實驗室正在進行一些艱巨的工作，以使自動駕駛汽車成為世界的現實。當然，深度學習是所有汽車巨頭這項計劃背後的指導原則。幾輛自動駕駛汽車正在進行試驗，隨著越來越多的曝光，它們的學習效果越來越好。深度學習使無人駕駛汽車能夠通過將其暴露在數百萬個場景中來導航，使其成為安全舒適的駕駛。來自傳感器、GPS、地理地圖的數據在深度學習中結合在一起，創建專門識別路徑、街道標誌、交通、擁堵和行人等動態元素的模型。
- 文本生成:很快，隨著文本生成技術的快速發展，深度學習將創造原創文本(甚至詩歌)。從互聯網文本到莎士比亞作品的大型數據集，所有內容都被輸入到深度學習模型中，以完美的拚寫、標點、語法、風格和語氣來學習和模仿人類的創造力。它已經在許多平台上生成標題/標題，這證明了未來的前景。
- 視覺識別:卷積神經網絡使數字圖像處理能夠進一步分離為麵部識別、物體識別、筆跡分析等。計算機現在可以通過深度學習來識別圖像。圖像識別技術是指以數字圖像處理技術為基礎，利用人工智能技術，特別是機器學習方法，使計算機識別圖像中的內容的技術。進一步的應用包括為黑白圖像著色和為無聲電影添加聲音，這對該領域的數據科學家和專家來說是一項非常雄心勃勃的壯舉。
beplay2018官网偉大的學習深度學習證書課程是一門綜合性的課程，教你該領域的基本知識及其行業應用。它的實踐項目和現場會議幫助學生有效地掌握關鍵功能，即使他們沒有事先的技術知識。各種各樣的深度學習在各行業的應用讓我們相信了嗎提升該領域的技能將為專業人士帶來合適的機會。
深度學習的常見問題
1.什麼是深度學習?
深度學習是機器學習的一個子集，它模仿人類大腦處理數據的工作。深度學習也被稱為深度神經網絡，可以創建決策模式。
2.什麼是深度學習示例?
深度學習使用神經網絡來教機器自動化任務。一些實用的深度學習示例包括虛擬助手、無人駕駛汽車的視覺、洗錢、人臉識別、物體檢測、圖像恢複和圖像分割等等。
3.深度學習有什麼好處?
深度學習有助於解決複雜的問題，這些問題需要發現數據中的隱藏模式，能夠提供高質量的結果，消除對數據標簽的需求和不必要的成本。
4.如何開始深度學習?
建議在學習深度學習之前，你應該了解線性代數、微積分、概率和編程的基礎知識。如果你打算在這個領域工作，那麼首先開始深度學習課程是值得的。
5.CNN是深度學習嗎?
CNN(卷積神經網絡)是一類為處理二維圖像數據而設計的深度學習。他們使用一種叫做卷積的特殊技術來分析視覺圖像。
6.深度學習應用在哪裏?
深度學習是機器學習的一個子集，用於模仿人腦處理數據、識別語音、翻譯語言和做出決策。深度學習還被用於自動駕駛汽車、新聞聚合和欺詐新聞檢測、虛擬助手、娛樂和醫療保健。
7.人工智能和深度學習一樣嗎?
不，人工智能和深度學習不一樣。雖然它們屬於同一保護傘下，但人工智能主要專注於複製人類大腦，人類大腦的思考、工作和功能方式，而深度學習幫助人工智能解決更複雜的問題並自動修複問題。自動汽車駕駛係統就是深度學習的一個很好的例子。
8.誰發明了深度學習?
在20世紀60年代中期，蘇聯數學家阿列克謝·伊瓦赫年科創造了小型函數神經網絡，這被認為是深度學習的第一個重大突破。
9.哪些公司使用深度學習?
深度學習應用在解決複雜問題方麵取得了進展。因此，許多大巨頭，如NVIDIA、Sensory、高通、亞馬遜、微軟、穀歌、Netflix、Salesforce、IBM和許多其他公司。
10.深度學習有多難?
深度學習相當困難，因為它讓困難的事情變得簡單。深度學習有豐富多樣的優化算法來處理複雜的問題，在構建實際應用方麵有很大的潛力，所有這些因素都使它對許多組織來說困難和昂貴。
