曾經被選為企業TOP4的Stephen Brobst認為,企業應該利用人工智慧和機器學習技術,來尋找對決策制定有影響的數據,而不是浪費大把時間來梳理數據。「這不是決策者該做的事。」
深度學習適合用來分析複雜、高維度的數據,比如影像、音訊、影片、時間序列和文字檔等,或像是即時數據流、感測器數據等。也因此在各行業開始出現廣泛的應用,如在汽車業將深度學習技術用於自駕車的導航系統,利用深度學習圖像辨識的優勢,來識別路標、交通號誌和道路狀況等。而在高科技製造業,也能用深度學習技術辨識影像和音訊,來優化工廠營運。在醫療業也透過深度學習技術來判讀醫療影像,或是來尋找新藥組合。
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東森財經新聞台57頻道
深度學習圖像辨識 在 DeepBelief.ai 深度學習 Facebook 的最讚貼文
現在人類棋王正在與深度學習電腦奮戰中,我們也來用Azure ML架設卷積神經網路進行深度學習圖像辨識。我使用了3萬張共計10種類別的圖片(32*32像素再乘上3原色,共計每張照片有3072個色彩資訊),透過Net#語法設計出總共6層隱藏層、共計2522萬個權重的深度學習網路,應該棋賽結束時我的模型也該跑好了吧~~~
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