【深度學習基礎-01】機器學習->引出深度學習
阿新 • • 發佈：2019-01-11
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針對經驗E(experience)和一系列的任務T（tasks）和一定表現的衡量P（performance），如果隨著經驗E的積累，針對定義好的任務T可以提高表現P，就說明計算機具有學習能力。
機器學習的應用：
語音識別
自動駕駛
語言翻譯
計算機視覺
推薦系統
無人機
垃圾郵件識別
深度學習？
深度學習是基於機器學習的延伸出來的，以大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源，加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大資料和計算能力提高而產生的一系列新的演算法。
深度學習什麼時候發展起來的？
由Geoffery Hinton等人在2006年和2007年在《SCIENCE》上發表的文章。
深度學習能用來幹什麼？
應用於影象處理和計算機視覺、自然語言處理以及語音識別領域。
自2006年至今，有了突破性精湛，以ImageNet為資料庫的競賽為例，深度學習取得了前所未有的精度！
深度學習有哪些代表性的學術機構和公司？
多倫多大學、紐約大學、斯坦福
谷歌，臉書，百度矽谷
深度學習的應用？
類比機器學習的，但是深度學習加深了理解，比如對圖片能夠分析圖片生成描述