人工智能最近引起了非常多的關注，深度學習和機器學習作為人工智能實現的技術的得到了充分的關注，在計算機視覺和自然語言處理等領域產生了巨大的影響，深度學習是無人駕駛汽車的關鍵技術。
深度學習是什么？在深度學習中，計算機模型學習直接從圖像、文本或聲音中執行分類任務。深度學習模式可以達到新的精確度，有時甚至超過人類的表現。大多數深度學習方法使用神經網絡的架構，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經網絡的原因。
所謂深通常是指神經網絡中隱藏層的數量，傳統的神經網絡只包含2-3個隱藏層，而深度神經網絡最多可以有150個。深度神經網絡最受歡迎的類型之一是卷積神經網絡（CNN或ConvNet），CNN通過輸入數據來卷積學習特征，并通過2D卷積圖層，使得這種架構非常適合處理2D數據。
以一張圖片為例，一個訓練有素的深度學習模型能夠自動識別圖片中的物體，盡管它以前從未見過這些精確的圖片。在某些網站中識別上傳的照片中特定的人物等就是深度學習在發揮功能，今天在深度學習中應用的很多技術已經在業界使用了十多年，已經比較成熟。
為什么深度學習近來人氣大增？最主要的原因是準確性，深度學習模式可以達到前所未有的精確度，有時甚至超過人類的表現。此外，還有另外兩個因素使該技術得到了業界的關注：
深度學習需要大量的標記數據。如，無人駕駛汽車的發展需要以數百萬計的圖像和數千小時的視頻為基礎，這些大量的標記數據現在已經可以輕松獲得。深度學習需要大量的計算能力。高性能的GPU具有高效深度學習的并行架構，與集群或云計算結合使用時，開發團隊可以將深度學習網絡的培訓時間從幾周縮短到幾個小時甚至更短。機器學習和深度學習的差異深度學習和機器學習都提供了訓練模型和分類數據的方法，那么這兩者到底有什么區別？
使用標準的機器學習的方法，我們需要手動選擇圖像的相關特征，以訓練機器學習模型。然后，模型在對新對象進行分析和分類時引用這些特征。
通過深度學習的工作流程，可以從圖像中自動提取相關功能。另外，深度學習是一種端到端的學習，網絡被賦予原始數據和分類等任務，并且可以自動完成。
另一個關鍵的區別是深度學習算法與數據縮放，而淺層學習數據收斂。淺層學習指的是當用戶向網絡中添加更多示例和訓練數據時，機器學習的方式能夠在特定性能水平上達到平臺級。
如果需要在深度學習和機器學習之間作出抉擇，用戶需要明確是否具有高性能的GPU和大量的標記數據。如果用戶沒有高性能GPU和標記數據，那么機器學習比深度學習更具優勢。這是因為深度學習通常比較復雜，就圖像而言可能需要幾千張圖才能獲得可靠的結果。高性能的GPU能夠幫助用戶，在建模上花更少的時間來分析所有的圖像。
如果用戶選擇機器學習，可以選擇在多種不同的分類器上訓練模型，也能知道哪些功能可以提取出最好的結果。此外，通過機器學習，我們可以靈活地選擇多種方式的組合，使用不同的分類器和功能來查看哪種排列最適合數據。
所以，一般來說，深度學習的計算量更大，而機器學習技術通常更易于使用。
深度學習的實際應用深度學習應用程序的應用涵蓋了自動駕駛、醫療設備等行業。
自動駕駛：汽車研究人員正在使用深度學習來自動檢測停車標志和交通信號燈等物體，此外，深度學習也被用來檢測行人，有助于減少事故。工業自動化：深度學習通過自動檢測人員或物體何時處于機器不安全的距離，幫助改善重型機械周圍的工人安全Electronics：深度學習被用于自動化聽覺和語音翻譯對于非專業人士來說，深度學習似乎無法實現，但是通過探索通用的深度學習工作流程，工程師和科學家現在可以快速、輕松地將深度學習應用到他們的應用程序中。
隨著深度學習逐漸向業界滲透，我們將會看到在計算機視覺、自然語言處理和機器人等領域被認為是不可能的應用將會出現創新和進化。
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