AI 深度学习 语音识别 人脸识别 人工智能解决方案

AI深度学习解决方案

随着AI应用领域逐渐普及，各大互联公司及各个技术大咖都积极涉足其中，AI深度学习现已逐渐服务于我们的生活当中，根据市场信息评估显示，AI技术将是未来几十年的“黄金产业”。

下面我们简单分析一下什么是AI深度学习：

深度学习 （也称为深度结构化学习或分层学习 ）

基于学习数据表示的更广泛的机器学习方法系列的一部分，而不是特定于某种任务的算法。学习可以是监督，半监督或无监督的方式。深度学习架构分为：深度神经网络，深度置信网络和递归神经网络，

现已广泛应用于：计算机视觉 ， 语音识别 ， 自然语言处理 ，音频识别，社交网络过滤， 机器翻译 ， 生物信息学 ， 药物设计 ，医学图像分析等领域。它们产生的结果可与人类专家相媲美，在某些情况下优于人类专家。下面我们举几个例子简单解析一下

自动语音识别

大规模自动语音识别是深度学习的第一个也是最有说服力的成功案例。语音识别的最初成功基于TIMIT的小规模识别任务。 该数据集包含来自美国英语八种主要方言的630个发言者，每位发言者阅读10个句子。 

它的小尺寸允许尝试许多配置。 更重要的是，TIMIT任务涉及电话序列识别，与字序列识别不同，它允许弱电话双字母语言模型。 这使得可以更容易地分析语音识别的声学建模方面的强度。所有主要的商业语音识别系统（例如，Microsoft Cortana ， Xbox ， Skype Translator ， Amazon Alexa ， Google Now ， Apple Siri ， 百度和iFlyTek语音搜索，以及一系列Nuance语音产品等）都基于深度学习。

图像识别

用于图像分类的通用评估集是MNIST数据库数据集。通常用于目标检测（人脸检测，车辆、车牌、车型检测等）、物体识别、人脸识别、行为检测（尾随、停止、消失检测等）等，涉及智能交通，智能公共安全，建筑智能化等各个领域。

视觉艺术处理

与图像识别方面取得的进展密切相关的是深度学习技术在各种视觉艺术任务中的应用越来越多。 DNN已经证明自己有能力，例如，识别给定绘画的风格时期，“捕捉”给定绘画的风格并以视觉上令人愉悦的方式将其应用于任意照片，以及产生基于随机视觉输入字段的图像。

药物发现和毒理学 

很大比例的候选药物未能获得监管部门的批准。 这些失败是由功效不足（目标效应），不良相互作用（脱靶效应）或意外毒性效应引起的,研究探索了使用深度学习来预测生物分子以及环境化学物质对营养素，家用产品和药物的毒性作用 。

图像恢复 

深度学习已成功应用于反演问题 ，如去噪 ， 超分辨率 ， 修复和电影着色 。 这些应用程序包括学习方法，如“有效图像恢复的收缩场” ，它在图像数据集上训练，以及Deep Image Prior ，它训练需要恢复的图像。

 以上是工控机箱生产厂家凯王科技为您介绍！