盘点：8个你可能不知道的深度学习应用案例

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深度学习是人工智能的一个子集，它使用多层人工神经网络来执行一系列任务，从计算机视觉到自然语言处理。深度学习与传统机器学习系统的不同之处在于，它能够在分析大型数据集时进行自我学习和改进，因此能应用在许多不同的领域。
　　
1、为黑白照片添加颜色
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为黑白照片添加颜色又叫做图像着色。很久以来，这项工作都是由人工来完成的，是一个十分繁杂的任务。通过深度学习方法，可以为黑白照片自动上色。其原理是，深度学习网络学习照片中自然呈现的模式，包含蓝色的天空、白色或灰色的云，以及绿色的草。它利用过去的经验来学习这一点，虽然有时会出错，但大多数时候都是高效准确的。
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: C  g; F0 [' t, b) K# k6 `# \3 U2、检测儿童是否发育迟缓
　　
# j, `* G+ I7 Z7 H! ?语言障碍、自闭症和发育障碍可能会剥夺患有这类疾病儿童的良好生活质量。早期诊断和干预可以对儿童的身体、精神和情绪健康产生良好的影响。因此，深度学习最重要的应用之一就是早期发现和纠正这些与婴幼儿有关的问题。这是机器学习和深度学习的主要区别，机器学习通常只用于特定的任务，而深度学习则帮助解决人类最重要的问题。
　　
3、自动机器翻译
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互联网创造了一种环境，可以让人和人之间的沟通变得无处不在。但是，一件事并没有改变：当双方不讲共同语言时，需要将一种语言翻译成另一种语言。自动机器翻译是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。事实上，自动机器翻译已经存在很长时间了，但是深度学习在自动翻译文本和自动翻译图像两个特定领域取得了最佳成果。
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4 |; B8 \& [, [# t" }! N采用深度学习技术的文本翻译可以在不进行任何序列预处理的情况下进行，算法能够学习词汇和它们的映射之间的关系，然后翻译为另一种语言。使用大型LSTM递归神经网络的堆叠网络来完成这种转换。

　　
卷积神经网络被用来识别有文字的图像以及文字在场景中的位置。一旦识别出来，它们就可以将其转换成文本，进行翻译，并用翻译后的文本重新创建图像。这通常被称为即时视觉翻译。
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4、预测自然灾害
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  z6 E7 i$ l, I. |人类的生存发展依赖于自然，但有时候自然灾害的出现不但会给人们的正常生活和生产秩序带来破坏，同时也会造成人们生命财产巨大的损失。现在，研究人员发现可以利用深度学习系统对数据进行分析，来预测自然灾害。这不仅可以拯救成千上万的生命，还可以提前采取有针对性的措施减少造成的财产损失。
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/ K5 j) R( m: X# K' w- D7 J8 O5、个性化服务
　　
每个线上购物平台现在都在尝试使用聊天机器人为访客提供人性化的服务。深度学习让亚马逊、阿里巴巴等电商巨头能够通过产品推荐、个性化套餐和折扣等形式提供无缝的个性化体验。即使是在新兴市场中获得成功，也是通过推出更可能迎合消费者心理的产品或计划来实现的。
　　
6、自动手写生成
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+ q* E; ]( `# w* C这是一项根据手写示例语料库，为给定的单词或短语生成新的手写内容的任务。具体来说，就是给定一个手写示例语料库，然后为给定的文字生成新的笔迹。在笔迹样本被创建时，笔迹可被视为一系列的坐标，通过这个语料库，深度学习算法将学习笔的运动与文字之间的关系，然后生成新的示例。
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7、生成文字描述
　　
0 i0 I- S6 N" {2 S, A根据给定图像，系统可以自动生成描述图像内容的文字。通常，该系统使用非常大的卷积神经网络来检测照片中的目标，然后使用一个递归神经网络将标签转换成连贯的句子。
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. o5 w' b6 N% `' T* _% C8、恢复视频中的声音
　　
5 |+ I. v. y- H& M4 c为无声视频恢复声音听起来似乎不可能，但请记住，有些人可以读懂别人的唇语。麻省理工学院的计算机和人工智能实验室的研究人员创建了一套深度学习系统，他们将鼓槌敲打和刮擦物体录制成视频，对深度学习网络进行训练。经过几次迭代学习，研究人员将视频静音，并要求计算机重新生成预期听到的声音，取得令人印象深刻的成果。
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6 u2 ?! B/ _7 U# n* M以上这些深度学习应用在某些情况下已经很常见了，你可能至少使用了其中一个。尽管这项技术已经开始被广泛使用，但这仅仅是个开始。随着人工智能和深度学习技术的不断发展，将会有越来越多的应用出现在我们的生活和工作中。

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来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1570978804&ver=1910&signature=tkgASTVJCUruIJRWhBYc6cSvQetuPt5ByezL7lTju48o4CyAmQLqX0wbc3ioOToOIOOCjbEeM2IvfBMKD232K3s8NhTH6FBLZo02mix87WwWEt-EINV-ln6lcTZY063a&new=1
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