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深度学习系统

一,深度学习概念
深度学习是机器学习研究中的一个新领域,其过程是建立和模拟进行分析学习的神经网络,从而模仿人脑的机制来读取和分析数据。全面解决机器看、听、理解的根本问题,相信能在计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人等技术领域作出突破性贡献广泛应用于安防、金融、交通、医疗等多个行业。 
深度学习被视为当前最接近人工智能的机器学习方法。在AlphaGo之前,深度学习已开始应用于图像、声音和文本的识别以及机器翻译。
通过简单的语言对神经网络、深度学习等相关概念进行通俗易懂的描述。
1.对人脑的仿生:人工神经网络的构建;
2.对学习的仿生:深度学习如何开展
我们可以总结出一个简化的深度学习过程:在深层神经网络中,采用无监督学习对每一层逐层进行训练,让机器不断学习这一层次需要识别的特征;每一层训练的结果作为更高一层集的输入信息直至最顶层;在最顶层,使用监督学习自上而下对各个层级的参数、权重、模型、算法进行微调。这一过程反复进行,直到达到一定准确度。与传统的机器学习比较,深度学习能够不需要人类帮助提取特征,这提高了学习的自主性和学习效果。
在实际应用中,对图像的识别、对声音的识别,或者像AlphaGo那样学习围棋采用的具体方法有很多,但大致的原理是相同的,只是过程和算法更加复杂。
会学习的机器能有多智能
这么多科学家的努力、巨额的研发经费投入,结果就是具备一个三岁小孩就能够熟练掌握的技能——把苹果和梨区分开来,这是不是有点得不偿失。千万不要低估这看似简单的一步,要知道,在人不介入的情况下,使机器准确区分苹果和梨,几代科学家已经为之奋斗了半个多世纪且到目前为止也不能做到100%准确。计算机在运算速度上具有远超过人类的优势,且这种优势不断扩大,其“学习”的速度也是惊人的,这使得人工智能在多个领域进入应用阶段,也成就了本章开篇提到的AlphaGo。
二,深度学习实质
第一,深度学习是算法革命。它把分散在各个领域的算法集中起来了。以前做语音的、做图像的、做无人驾驶的,做SLAM空间定位的,每一项都是一个专业,专业之间的算法差别也非常巨大。
但有一天,突然有一个东西出现了——叫深度学习,既可解决语音和图像问题,又可解决无人驾驶问题,可解决股票交易问题,还可解决下围棋的问题。人类历史上从未出现这么有魅力的东西。这下子
其实真正恐慌的应该是大公司。
因为他们积累了很多的技术,不管语音,还是视觉,在深度学习的冲击下,很多算法都被颠覆掉了。
第二,算法驱动变成数据驱动(大规模标注数据,成为核心竞争力)
比如你说话的声音,就像我现在说话,被上传到网上,它并不是人工智能可用的数据。你必须找人把声音数据里面的关键点标注出来,才是人工智能可用的有效数据。有一句话叫——人工智能今天还是,要多少智能,就需要多少人工。
第三,深度学习的机会在于和应用的结合,而不是技术输出。深度学习的核心是数据驱动。虽然你有模型调参,有自己的优势,但别人有更多的数据调参,很快拉平优势。未来深度学习会变成基础的技术运用。
举几个例子。我们收购了一家公司叫News Republic。两个季度内,我们用深度学习做出了个性化推荐系统,能把用户的点击行为,变成数据标注的一部分。
我们还做了一个直播平台Live.me,现在是美国最大的第三方直播平台。每天有几十万的美国用户开播,会产生上千万张标准人脸。这个数据,使得我们能够精准地鉴别涉黄视频、小孩直播及无直播内容或不露脸的直播。
三,深度学习应用
在图像和语音识别领域,谷歌、微软、IBM、百度等公司近年来加强了深度学习的研究和商业应用。谷歌采用深度学习技术在计算机视觉挑战比赛中刷新了分类和侦测的纪录,且比之前的纪录提高了两倍多。谷歌在其视图软件中嵌入人工智能模块,实现了对字符、人脸、地标、等进行几乎精确的识别。
微软宣布其图像识别系统的错误率仅为4.94%,这不仅打破了之前百度创造的5.98%和谷歌创造的6.66%纪录,甚至低于人类在归类识别时5.1%的错误率。百度也发布了基于深度学习的语音识别系统“Deep Speech”,该系统能够模仿人类大脑新皮层中的神经活动,出错率比谷歌、微软和苹果的系统低10%以上。
深度学习一个有意思的应用是预测分析。与传统的逻辑推导不同,通过深度学习的预测分析结果令人惊讶但却异常准确。2014年巴西世界杯期间,各方人士都在预测比赛结果,在小组赛后的15场淘汰赛中,微软利用深度学习的方法的预测结果全部准确无误,而谷歌的预测也猜中了其中14场比赛结果,这样的预测准确率显然要比2008年法国世界杯的章鱼保罗,和一贯乌鸦嘴的贝利靠谱得多。
深度学习是机器学习的新浪潮,也是人工智能发展的一个里程碑,虽然深度学习已经在语音识别、图像识别、预测分析、机器翻译、人脸识别、医疗、安防、自然语言处理、图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画,甚至是生成图像、语音、声音和音乐、实现程序自动合成等领域有些起色,但在生活应用中客观上讲还处于襁褓阶段,无论是理论研究还是工业化商业化还面临巨大的难题,我们影像图正着力于今后把深度学习结合生活在工业实践中应用,在应用性技术上,基于深度学习的人脸识别、视频/监控分析、图片识别、驾驶辅助系统、三维图像视觉、工业视觉、文字识别、人体识别、车辆识别、物体识别、图像处理等技术,我们将深耕金融、移动互联网、安防监控,医疗医药四大核心行业等各行业深度细分合作,推动行业产品智能化升级。谁也不能保障深度学习在未来是否能够成为人工智能最基础的方法,或许会有新的更好的技术替代深度学习但是可以肯定的是,人工智能的梦想不再遥远,机器将在不久的将来像人类一样思考。
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