给人工智能降点温:深度学习不是万能良药

近几年,深度学习已经进入一定程度的狂热状态,人们正试图用这个技术解决每一个问题。然而,深度学习真是万能的吗?阅读此文后,你便能够从深层理解为什么深度学习并不是想象的那般“神话”了。

使用深度学习方法实现面部表情包识别

人类面部表情可分7类: happy, sad, surprise, fear, anger, disgust, and neutral。面部表情包含大量内心活动信息,通过面部表情识别,我们能简单而低成本地度量出观众/用户对内容和服务的态度。

全方位分析“深度学习与人工智能”的趋势走向

行业剖析2016年,全球深度学习商场规模据估计已达到2.27亿美元。跟着在自动驾驶和医疗健康工业的运用不断增加,深度学习应该仍会对职业添加带来突出的贡献。它在技能上战胜数据量、强计算力以及在数据存储能力方面的优势,使得其在语音、图像等对数据杂乱性要求很高的范畴中异军突起,供给了无穷的研讨空间和价值。各行各业日益添加的很多数据也在引领着职业开展,别的,对人机交互的无穷需要也为各类解决计划供给商供给了开发计划和功用的新途径。但是,训练神经网络所需的数据对职业添加来讲却是一个应战。各大公司都在深度学习

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