深度学习——概念引入

深度学习简介

• 深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据，如文字、图像和声音等，从而实现人工智能的目标。

• 深度学习的最具革命性的一点是，它利用神经网络技术自动提取数据的特征，而不需要人为进行特征工程。通过多层的神经元网络对数据进行阶段性的学习，深度学习可以对图像、声音等无法形成符号的数据进行模式识别，并取得了在语音和图像识别等方面超越其他技术的效果。卷积神经网络是深度学习的原型，它可以对输入的图像进行不同大小的分块，并学习出分块内的空间关系，进而进行识别和分类等任务。

• 深度学习的实现依赖于大数据和计算能力的提高。随着数据规模的不断扩大和计算能力的不断提升，深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术等领域取得了很多成果，成为人工智能发展的重要方向之一。

深度学习分类

根据网络结构划分：

循环神经网络

• 循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络，能够处理具有时间序列的数据，如语音、文本等。

卷积神经网络

• 卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络，通过卷积、池化等操作提取图像的特征，进而进行分类、识别等任务。

根据学习方式划分：

监督学习

• 监督学习是指模型在训练过程中有标签数据作为指导，通过最小化预测值与真实值之间的误差来更新模型参数。常见的监督学习算法有卷积神经网络、循环神经网络等。

无监督学习

• 无监督学习是指模型在训练过程中没有标签数据，通过学习数据的内在结构和规律来进行特征提取和聚类等任务。常见的无监督学习算法有自编码器、深度信念网络等。

半监督学习

• 半监督学习是指模型在训练过程中只有部分数据有标签，结合有标签数据和无标签数据进行训练，以提高模型的泛化能力。

根据应用领域划分：

计算机视觉

• 计算机视觉是深度学习的重要应用领域之一，包括图像分类、目标检测、语义分割等任务。

• 这之中的MNIST便是入门课程：MNIST数据集共有70000张图像，其中训练集60000张，测试集10000张。所有图像都是28×28的灰度图像，每张图像包含一个手写数字。
  

• 汽车牌照识别也经常被人提起，YOLO模型是大家经常使用的深度学习模型，现在已经更新到YOVOv8，YOVO模型对于图像识别与图像检测有着很好的效果
  

• 相信大家一定见识过steam的人机验证，这号称为steam入门考试的人机验证其实就属于图片分类和目标检测，不过我们做的大多是制作数据集这一部分。
  

自然语言处理

• 自然语言处理是深度学习的另一个重要应用领域，包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
• AI聊天，文字生成已经为大家所熟识，并且有很多公司投入其中，为之更新迭代，我们经常使用的就有文心一言、ChatGPT等，这些人工智能的性能或高或低，时不时也会人工智障，但作为一个比较不错搜索方式还是很不错的，他能为我们过滤很多不必要的信息，取及精华弃其糟粕。
  

语音识别

• 语音识别是利用深度学习技术进行语音信号处理和识别的任务，包括语音识别、语音合成等。
• 语音输入更是被我们大家多使用，除此之外科大讯飞、出门问问、 云知声 、思必驰、百度（度秘）、腾讯小鲸（消息较少），还有国际上的，Google（Google Now）、微软（小冰、小娜Cortana）、苹果（Siri）的语言识别效果也是为大家所称赞的。
  

生物信息学

• 我们现在很多的医疗手段都离不开深度学习，其中基因组学其实是一门将数据驱动作为主要研究手段的学科。基因包含了太多太多的数据，传统办法根本没办法处理这样量级的数据，更是做不到在这之中找到规律，而这时深度学习便挺身而出，承担了重任。