深度学习的概念、发展状况以及和机器学习的区别和应用

随着人工智能的热度不断攀升，深度学习和机器学习作为实现AI的技术得到了充分的关注，两者在计算机视觉和自然语言处理等领域产生着巨大的影响，同时也是无人驾驶汽车的关键技术。

深度学习是什么？

在深度学习中，计算机学习直接从图像、文本或声音中执行任务，同时达到较高精确度，甚至有超过人类的表现。大多数深度学习算法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常被称为深度神经网络的原因。

所谓“深度”通常是指神经网络中隐藏层的数量，传统的神经网络只包含2-3个隐藏层，而深度神经网络最多可以有150个。深度神经网络最受欢迎的类型之一是卷积神经网络（CNN或ConvNet），CNN通过输入数据来卷积学习特征，而2D卷积图层，又使得这种架构非常适合处理2D数据。

以识别图片为例，一个训练有素的深度学习模型能够自动识别图片中的物体，尽管它以前从未见过这些精确的图片。在某些网站中，能识别上传的照片中特定的人物就是深度学习在发挥功能，今天，应用在深度学习中的很多技术历经了十多年的发展，有了比较成熟的成果。

为什么深度学习近来人气大增？

最主要的原因是准确性，深度学习模式可以达到前所未有的精确度，有时甚至超过人类的表现。此外，还有另外两个因素的进步使该技术得到了业界的关注：

❉ 深度学习需要大量的标记数据。如，无人驾驶汽车的发展需要数以百万计的图像和数千小时的视频为基础，这些大量的标记数据现在已经可以轻松获得。

❉ 深度学习需要大量的计算能力。高性能的GPU具有高效的深度学习并行架构，与集群或云计算结合使用时，开发团队可以将深度学习网络的培训时间从几周缩短到几个小时甚至更短。

机器学习和深度学习的差异

深度学习和机器学习都提供了训练模型和分类数据的方法，那么这两者到底有什么区别？

模型的提取方式不同，使用机器学习的算法，我们需要手动选择图像的相关特征，以训练机器学习建模，然后，算法在对新对象进行分析和分类时引用这些特征；而通过深度学习可以大大减少工作流程，因为深度学习算法可以从图像中自动提取相关功能。另外，深度学习是一种端到端的学习，网络被赋予原始数据和分类等任务，可以自动完成。

如果需要在深度学习和机器学习之间作出抉择，用户需要明确是否具有高性能的GPU和大量的标记数据。如果用户没有高性能GPU和标记数据，那么机器学习比深度学习更具优势。因为深度学习通常比较复杂，就图像而言可能需要几千张图才能获得可靠的结果，只有高性能的GPU才能够帮助用户，在建模上花更少的时间来分析所有的图像。

如果用户选择机器学习，可以选择在多种不同的分类器上训练模型，就能知道哪些功能可以提取出最好的结果；此外，通过机器学习，我们可以灵活地选择多种方式的组合，使用不同的分类器和功能来查看哪种排列最适合数据。

所以，一般来说，深度学习适用于计算量更大的情况，而机器学习技术相对更易于使用。

深度学习的实际应用

深度学习应用程序的应用涵盖了自动驾驶、图像识别、智能语音等行业。

自动驾驶：汽车研究人员正在使用深度学习来自动检测停车标志和交通信号灯等物体，此外，深度学习也被用来检测行人，以减少交通事故。

工业自动化：深度学习通过智能视觉系统自动检测人员或物体何时处于机器不安全的距离内，帮助改善重型机械周围的工人安全。

人机交互：深度学习被用于自动化听觉和语音翻译，突破人机交流的障碍。

不要认为机器学习和深度学习离你非常遥远，随着人工智能逐渐向各行各业渗透，计算机视觉、自然语言处理和机器人等领域不断创新和进化，这些算法将出现在生活方方面面的应用中。