核心提示在ocr識別技術領域，深度學習也是非常重要的。它能讓ocr識別技術更加強大，適應各種文字型別等。能更大的提公升整體的識別率。ocr識別技術處理影象越多，就會變得越來越強大。隨著資料的不短積累，識別能力都被儲存下來。
李世石大戰阿爾法狗，人機大戰。然後就各種恐慌了，機械人會統治人類，如果你那麼想，我只能說你太幼稚。
我們來聊聊阿爾法狗，所以他是有強大的運算支援的，貌似後端有1000多個cpu進行大型運算。其實是科學家先將各種強大的演算法進行寫入，阿爾法狗的智慧型，其實只是多個科學家的智慧型。這個也就是現在經常說的深度學習。
在ocr識別技術領域，深度學習也是非常重要的。它能讓ocr識別技術更加強大，適應各種文字型別等。能更大的提公升整體的識別率。ocr識別技術處理影象越多，就會變得越來越強大。隨著資料的不短積累，識別能力都被儲存下來。
其實在深度學習領域，最難的不是技術，而且資料的獲得。如果沒有足夠多的資料，就很難讓ocr識別技術變得強大。
我覺得未來幾年，隨著雲計算的發展，深度學習離我們越來越近。隨著原始資料的積累，使用者量更多的ocr識別技術廠商，在深度學習資料的積累下，識別能會甩開對手幾個檔次。所示未來的時間很難**。目前想金融、保險、**等行業使用ocr識別技術產品，多數都是採用使用sdk的方式，這種環境 下某個ocr識別技術廠商想去做深度學習的ocr識別技術是不太時間的，因為很難積累資料。
目前深度學習領域的領導者無疑是谷歌，已經領先不少一點半點。我們得承認差距。但我覺得國內的企業並不是不明白其重要性。而是目前的時間還未成熟。
但我們已經開始布局深度學習領了。我們相信未來的ocr識別技術技術的識別能力會有非常大的提公升，應用的領域也會越來越廣。能識別的種類也會越來越多。
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