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更简单、更快捷:探讨深度学习的未来发展步伐

【51CTO.com快译】机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 如果论及哪一个机器学习的领域最为热门,非人工智能莫属,这就是深度学习。深度学习框架又名深度神经网络,一个复杂的模式识别系统,可以实现从自动语言翻译到图像识别的功能。 深度学习需要收集大量的数据,并且拥有处理这些数据的能力,做到这些并非易事,但深度学习技术正在蓬勃发展的道路上,并且已经突破了很多障碍。深度学习对于分析非结构化数据具有非常大的优势。 各大软件巨头们也在酝酿一场深度学习技术的争霸战,比如谷歌的TensorFlow项目与百度的paddle。多个软件框架之间的竞争蓄势待发。软件和硬件间的战争开始了。有预言称,专门的硬件设计模型和服务会是深度学习的下一个大的进步,或许有更好、更智能、更高效的算法,无需硬件的辅助就可以把功能服务推向更多人。问题也由此产生,我们中的大多数人都能逐渐理解和接受深度学习技术吗?还是我们一直需要计算机博士们来把握这项技术工作? 微软比谷歌更紧...

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