人工智慧最近引起了非常多的關注，深度學習和機器學習作為人工智慧實現的技術的得到了充分的關注，在計算機視覺和自然語言處理等領域產生了巨大的影響，深度學習是無人駕駛汽車的關鍵技術。
在深度學習中，計算機模型學習直接從影象、文字或聲音中執行分類任務。深度學習模式可以達到新的精確度，有時甚至超過人類的表現。大多數深度學習方法使用神經網路的架構，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經網路的原因。
所謂深通常是指神經網路中隱藏層的數量，傳統的神經網路只包含2-3個隱藏層，而深度神經網路最多可以有150個。深度神經網路最受歡迎的型別之一是卷積神經網路（cnn或convnet），cnn通過輸入資料來卷積學習特徵，並通過2d卷積圖層，使得這種架構非常適合處理2d資料。
以一張為例，乙個訓練有素的深度學習模型能夠自動識別中的物體，儘管它以前從未見過這些精確的。在某些**中識別上傳的**中特定的人物等就是深度學習在發揮功能，今天在深度學習中應用的很多技術已經在業界使用了十多年，已經比較成熟。
最主要的原因是準確性，深度學習模式可以達到前所未有的精確度，有時甚至超過人類的表現。此外，還有另外兩個因素使該技術得到了業界的關注：
深度學習需要大量的計算能力。高效能的gpu具有高效深度學習的並行架構，與集群或雲計算結合使用時，開發團隊可以將深度學習網路的培訓時間從幾周縮短到幾個小時甚至更短。
深度學習和機器學習都提供了訓練模型和分類資料的方法，那麼這兩者到底有什麼區別？
使用標準的機器學習的方法，我們需要手動選擇影象的相關特徵，以訓練機器學習模型。然後，模型在對新物件進行分析和分類時引用這些特徵。
通過深度學習的工作流程，可以從影象中自動提取相關功能。另外，深度學習是一種端到端的學習，網路被賦予原始資料和分類等任務，並且可以自動完成。
另乙個關鍵的區別是深度學習演算法與資料縮放，而淺層學習資料收斂。淺層學習指的是當使用者向網路中新增更多示例和訓練資料時，機器學習的方式能夠在特定效能水平上達到平台級。
如果需要在深度學習和機器學習之間作出抉擇，使用者需要明確是否具有高效能的gpu和大量的標記資料。如果使用者沒有高效能gpu和標記資料，那麼機器學習比深度學習更具優勢。這是因為深度學習通常比較複雜，就影象而言可能需要幾千張圖才能獲得可靠的結果。高效能的gpu能夠幫助使用者，在建模上花更少的時間來分析所有的影象。
如果使用者選擇機器學習，可以選擇在多種不同的分類器上訓練模型，也能知道哪些功能可以提取出最好的結果。此外，通過機器學習，我們可以靈活地選擇多種方式的組合，使用不同的分類器和功能來檢視哪種排列最適合資料。
所以，一般來說，深度學習的計算量更大，而機器學習技術通常更易於使用。
深度學習應用程式的應用涵蓋了自動駕駛、醫療裝置等行業。
對於非專業人士來說，深度學習似乎無法實現，但是通過探索通用的深度學習工作流程，工程師和科學家現在可以快速、輕鬆地將深度學習應用到他們的應用程式中。
隨著深度學習逐漸向業界滲透，我們將會看到在計算機視覺、自然語言處理和機械人等領域被認為是不可能的應用將會出現創新和進化。
來自sdnlab
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