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顶级人工智能专家眼中的深度学习未来发展
深度学习是目前众多应用中最有效的人工智能技术。然而，对于深度学习能够变得多么有能力，仍然存在不同的意见。虽然像杰弗里-辛顿这样的深度学习研究者认为，所有的问题都可以用深度学习来解决，但也有许多科学家指出了深度学习中补救措施不明确的缺陷。 随着公众以及开发者和研究团体对深度学习的兴趣越来越大，该领域可能会出现突破性进展。最近的图灵奖得主等专家期望这种突破来自于胶囊网络、深度强化学习和其他补充深度学习… -
深度学习在制造业的7大应用
深度学习解决方案正在通过这些好处将制造企业转变为高效率的组织： 提高生产力 减少生产缺陷 提高产能利用率 降低维护成本 在制造业中使用深度学习的兴趣有多大？ 深度学习很适合制造业，因为制造业产生了大量的数据（例如来自传感器的时间序列数据），然而大多数制造业公司并没有有效地使用这些数据。 根据麦肯锡的数据，深度学习模型有可能在供应链管理和制造业中每年创造1-2万亿美元的收益，你可以看到下面的数据。 … -
深度学习在金融领域的6大用例/应用
据IDC称，到2024年，银行业将是在人工智能解决方案上花费最多的行业之一。预计银行业将重点在欺诈分析和调查、推荐系统和程序顾问方面进行投资。根据埃森哲的研究，到2035年，AI解决方案将为金融服务行业增加超过10亿美元的价值。 与其他方法相比，深度神经网络（即深度学习）提供了在更高的准确度上实现复杂操作和决策自动化的能力。然而，受训数据集的数量和质量对于深度学习网络产生更好和更准确的见解至关重要… -
顶级数据增强技术的终极指南
数据增强技术人为地生成真实数据集的不同版本以增加其规模。计算机视觉和自然语言处理（NLP）模型使用数据增强策略来处理数据稀缺和数据多样性不足的问题。 以数据为中心的AI/ML开发实践，如数据扩充，可以提高机器学习模型的准确性。根据一项实验，在图像分类任务中，经过图像增强的深度学习模型在训练损失（即对错误预测的惩罚）和准确性以及验证损失和准确性方面比没有增强的深度学习模型表现得更好。 计算机视觉中的… -
12个深度学习在医疗领域的用例/应用
深度学习模型的计算能力使医疗卫生领域的快速、准确和高效运作成为可能。深度学习网络正在改变病人护理，它们在临床实践中对卫生系统具有根本性的作用。计算机视觉、自然语言处理、强化学习是医疗保健领域最常用的深度学习技术。 IDC称： 医药行业的研究是增长最快的用例之一 2024年，全球在人工智能上的支出将超过1100亿美元 病人护理 1. 医学成像 图像识别和物体检测被用于磁共振（MR）和计算机断层扫描（… -
Top 41深度学习基于行业和功能的应用场景
深度学习是一种基于人工神经网络（ANN）应用的机器学习技术。深度学习对于建立复杂的黑匣子模型很有用，这些模型在大型训练的高质量数据集上被训练后表现良好。 因此，深度学习模型在有大量数据的领域很有用，在这些领域中，做出正确的预测会产生价值。例如，它被用于图像、语音和音频识别、视觉艺术处理、自然语言处理、医药开发、生物信息学、洗钱检测、提供独特的客户体验等不同领域。 请看深度学习的能力，以及它基于行业… -
什么是深度学习？使用案例、好处和发展剖析
深度学习是机器学习领域的一个最先进的领域。深度学习模型可以从实例中学习，它们需要用足够的数据进行训练。深度学习算法的预测可以提升企业的业绩。然而，它们也有一些挑战，如数据饥渴，难以解释，并且由于收集和标记数据的成本，可能很昂贵。 什么是深度学习？ 深度学习，也被称为深度结构化学习或分层学习，是一套机器学习方法，是基于人工神经网络的机器学习方法这一更广泛的家族的一部分。与其他机器学习方法一样，深度学…
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