深度学习是机器学习的一个子集,专注于使用具有许多层的神经网络 (通常称为深度神经网络) 来对数据中的复杂模式进行建模。从技术角度来看,深度学习已被证明在图像识别,自然语言处理和语音识别等领域非常有效。这些模型可以从原始数据中自动学习分层特征,这使得它们特别适合传统机器学习技术难以解决的任务。例如,深度学习在图像分类方面表现出色,其中模型可以识别图片中的物体或人物,而无需手动特征提取。然而,深度学习也有一些缺点。首先,它需要大量的标记数据才能很好地执行,这在数据稀缺或难以注释的领域中可能是一个重大障碍。此外,深度学习模型在计算上可能是昂贵的,需要强大的硬件 (如gpu) 来有效地训练,这可能不是在所有设置中都可用。尽管存在这些挑战,但深度学习已经取得了长足的进步,并越来越多地用于生产系统。在计算机视觉领域,深度学习已经彻底改变了对象检测和语义分割等任务,卷积神经网络 (cnn) 等架构处于领先地位。深度学习在某些领域的成功并不意味着它总是最好的选择,但它肯定在许多领域开辟了新的可能性。
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