深度学习应用

在后台采用深度学习的众多应用程序中,有用于实时翻译语音对话的 Skype、许多擅长在垃圾邮件到达收件箱之前识别垃圾邮件的电子邮件平台,以及用于防止欺诈性付款的 PayPal 系统。 此外,我们可以补充一点,Google PlaNet 可以确定任何照片的拍摄地点,Netflix 可以提供个性化的电影选项。

虽然我们无法统计,但让我们列出最近深度学习最吸引人的应用领域:

深度学习模型用于让自动驾驶汽车为每天在路上可能遇到的数百万种场景做好准备。 它帮助车辆了解如何在道路上行事并从它们所处的情况中学习。测试阶段的自动驾驶汽车经过训练可以识别要避开的物体、识别交通信号灯并根据时间调整速度,这要归功于 复杂的神经网络层。 它可以确定什么时候可以安全前进或保持静止。

深度学习应用程序用于医学测试

用于为患者设计治疗计划和早期检测癌症类型。
深度学习模型用于帮助理解作为口语和理解一部分的所 爱沙尼亚手机号码列表 有语法和句法细微差别。 深度网络通过阅读和聆听语言来学习如何理解和找到合适的答案。 这些软件已经在数百万台设备上用于翻译服务。 您可能会猜想, 等数字助理也使用了深度学习。 谷歌 DeepMind 的 WaveNet 模仿自然的人类声音,可以产生比目前可用的语音系统更自然的语音。

过去黑白胶片图像必须手动上色

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既费时又费钱。现在,这可以通过可以自动为灰度图像着色的深度学习模型在短时间内完成。
深度学习的另一个显着方面是识别图像并使用适当 CY列表 的句子结构为该图像创建清晰的标题,就像人类正在输入标题一样。
深度学习算法可以通过学习文本的标点符号、语法和风格来生成文本。 他可以使用他创建的模型来创建一个全新的文本。

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