干货 | 深度学习应用案例简述

深度学习擅长识别非结构化数据中的模式，而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。 下表列出了我们已知的应用类型及与之相关的行业。本文只是简单介绍深度学习在不同领域的应用状况；另外推荐一篇不错的文章（20个令人惊叹的深度学习应用【Demo+Paper+Code】），链接如下。

https://www.cnblogs.com/czaoth/p/6755609.html

点击阅读原文即可访问

传统机器学习的优势是能够进行特征内省－即系统理解为什么将一项输入这样或那样分类，这对于分析而言很重要。但这种优势却恰恰导致传统机器学习系统无法处理未标记、非结构化的数据，也无法像最新的深度学习模型那样达到前所未有的准确度。特征工程是传统机器学习的主要瓶颈之一，因为很少有人能把特征工程做得又快又好，适应数据变化的速度。

对于必须进行特征内省的应用情景（例如法律规定，以预测的信用风险为由拒绝贷款申请时必须提供依据），我们建议使用与多种传统机器学习算法相集成的深度神经网络，让每种算法都有投票权，发挥各自的长处。或者也可以对深度神经网络的结果进行各类分析，进而推测网络的决策原理。

原文：https://deeplearning4j.org/cn/use_cases