100种分析思维模型之：深度学习

2016 年，谷歌旗下的 DeepMind 公司开发的 AlphaGo，打败了围棋世界冠军李世石，后来又击败了当时世界排名第一的柯洁，让许多人感到震惊，点燃了大家对人工智能的热情。

2022 年，OpenAI 公司发布 ChatGPT，从此各种大语言模型蜂拥而至，生成式 AI 获得蓬勃的发展。

回顾人类社会发展的历史，一旦科学技术实现重大的突破，人们的生活就会发生翻天覆地的变化。

在 AlphaGo 和 ChatGPT 等应用程序的背后，都离不开一项关键的技术，那就是深度学习。

下面介绍 100 种分析思维模型的第 75 种：深度学习，它是能帮助我们更好地理解世界运行的底层规律。

1. 为什么学习深度学习？

深度学习是人工智能领域的前沿科技，该技术已经融入到了我们的日常工作、生活和学习中。

如今，各行各业开始运用深度学习的人，已经明显提升了工作效率。

与此同时，大量简单重复的工作将会被机器替代，很多人将会面临失业的风险。

随着深度学习技术的快速发展，未来人类从事的几乎所有活动，都可能受其影响，包括科学、医学、制造、能源、交通、农业、艺术等。

也许有一天，深度学习的应用程序将成为你的得力助手，甚至成为你的亲密朋友，它可能比任何人都更了解你，能够回答你的问题，会帮你教育好孩子，并呵护你的健康。

2. 什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，而 ChatGPT 是深度学习的应用之一。

深度学习的起源，可以追溯到 1943 年，当时神经生理学家 Warren McCulloch 与数学家 Walter Pitts 合作，发表了一篇题为《神经活动内在思想的逻辑演算》的论文，其中提出了一个神经元模型，实现用一个简单电路来模拟大脑神经元的行为，证明可以使用逻辑演算的方式，描述神经网络的运行机理，奠定了深度学习的基础。

学习的本质是改善性能。著名学者赫伯特·西蒙说：“如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习。”

深度学习是通过「神经网络」的连接来传递信息，实现将「特征工程」完全自动化，因此让解决问题变得更高效、更简单。

由于互联网的兴起，使得收集和分发数据变得简单可行。如果说深度学习是工业革命中的蒸汽机，那么数据就如同煤炭和石油，驱动着深度学习快速发展。

深度学习的过程，符合 DIKW 模型的规律，即：从数据中提取有用的信息，信息积累成知识，知识演变为智慧。

深度学习以数学、计算机科学和神经科学为基础，从数据中进行学习。随着学习层次的不断深入，机器将会变得越来越智能。

3. 怎么运用深度学习？

深度学习的应用场景非常广泛，包括图像分类、语音识别、机器翻译、文字与语音互转、数字助理、查找资料、辅助编程、辅助写作、辅助办公、艺术创作、健康诊断、自动驾驶、营销活动、下围棋、玩游戏、回答用自然语言提出的问题……

随着计算机处理的速度越来越快，数据越来越丰富，任何企业甚至个人都可以用深度学习来提升自己。

比如，借助 ChatGPT 等应用程序，每个人都可以通过跟机器聊天的方式来进行深度学习。

但是，学习和运用深度学习是一段漫长的旅程，需要学习的知识有很多，多到一本书都无法涵盖所有的内容，市面上关于深度学习的书不计其数，粗略估计不下 100 本，而且这个数量还在不断增长。

如果你不是人工智能领域的从业者，那么其实不必深究其中的代码和公式，只需结合自身的实际情况，有针对性地学习和运用相关的知识即可，因为一个人的时间、精力和能力都是有限的。

我比较关注深度学习在个人成长方面的运用，希望自己能够运用深度学习，去分析过去记录的数据和写作的文字材料，让其成为我的得力助手，进而更加了解自己，并成为更好自己。

运用深度学习主要包括 3 个步骤：定义任务、开发模型和部署模型。

① 定义任务

学习通常是从明确目标、定义任务和提出问题开始，了解问题背后的业务逻辑，并开始收集数据。比如，如何用数据赋能成长？目前有哪些数据可用？是否需要收集更多数据？

② 开发模型

把数据准备好之后，就可以尝试选择一个合适的模型，然后对其进行调优和检验，不断改进模型的性能。

③ 部署模型

将优化之后的模型部署到目标环境中，监控模型在真实环境中的表现，并继续收集更多的数据，形成深度学习的闭环。

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