机器学习涉及广泛的算法和方法，使软件能够随着获取更多数据而提高性能。基本上，整个过程包括从数据中识别趋势或区分允许预测的类别。
因此，深度学习技术提高了计算机分类图像、识别语音、检测 阿尔及利亚电话号码库 100K 套餐 物体和描述内容的能力，涵盖了对消费者行为的整体理解。您能想象这一切对服务的影响 吗？
鉴于技术进步提供了如此多的便利，我们将在下面介绍与深度学习相关的一些方面。一探究竟！
对于局外人来说，当数据科学家测试深度学习的能力时，它可能看起来像是一个实验项目。然而，除了随着研究的继续而将采用的许多其他应用程序之外，还有许多应用程序已经被公司使用。
作为原型，确定 哪些流程应该自动化的大学采用了语音识别深度学习。例如，Cortana、Xbox、Skype、Google Now 和 Siri® 在其系统中使用深度学习技术来检测语音和声音模式。
对于图像识别，一个实际的应用是通过字幕进行自动场景描述。这可能是犯罪调查的基本关键，可以从犯罪发生地点发送的无数照片中检测出违法活动。
同样，汽车也通过使用 360° 技术的摄像头从图像识别中受益。这些功能让您拥有自主权。
与深度学习相关的另一种情况是推荐系统。亚马逊和 Netflix 普及了这个概念，因为根据之前的行为，他们一旦执行某项操作，就有真正的机会找到消费者可能感兴趣的内容。改进了复杂环境下的推荐，例如跨多个平台的服装偏好。
这个资源的作用是什么？
为了让您了解深度学习（或深度学习）的相关性，我们可以举一些经常执行的功能的示例，并说明为什么它在 组织的知识管理中越来越多地得到解决：
为用户在搜索结果和在线搜索中提供更积极的体验；
实时优化在线广告（网站和移动应用程序）；
通过文本分析感受；
通过分析客户导航来增强电子商务优惠；
预测各种设备的故障；
在分析网上商店的消费者行为后调整价格；
识别问题、入侵或欺诈——包括大规模精心策划的网络入侵；
识别图案和图像；
过滤电子邮件中的垃圾邮件。
为什么这很重要？
深度学习引起人们关注的原因有很多，主要是因为它能够实现以前闻所未闻的成就。最近关于该主题的浪潮多年来一直冲击着计算语言学的前沿，但自 2013 年以来，就像海啸的影响一样，它一直吸引着自然语言处理 (NLP) 的主要会议。
然而，深度学习的真正重要性在于，通过实验获取知识，这种方法消除了人类操作员向计算机揭示所有相关知识的需要。事实上，程序员创建复杂的数据结构来解决以前已知的问题是没有意义的，即使它们具有很高的难度。
因此，深度学习不是通过预定义的方程组织要执行的信息，而是在数据上配置基本参数并训练计算机自行学习。这是通过多个处理层中的模式识别和 任务自动化来实现的，从而可以更快地制定决策。
它的机会和应用是什么？
深度学习使得机器学习的许多应用成为可能，进而扩展至整个人工智能领域。这是一个分为多个任务的概念，并且来自机器的所有类型的帮助都是可能的（甚至是最远程的帮助）。
通过这种方式，汽车在没有驾驶员在场的情况下移动、更有效的预防性医疗保健，甚至最准确的电影推荐都已经或即将成为可能。在深度学习的帮助下，人工智能甚至可以达到我们期待已久的科幻状态。