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深度学习，提升图像识别准确率
深度学习属于人工智能的前沿技术，是机器学习研究中的一个子集，是一种实现机器学习的技术，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。
说的更通俗些，深度学习从数据中学习，即自动从数据中提取特征，然后再基于这些特征完成相应的业务需求，比如分类，识别，预测等。现在深度学习已经向前迈出了一步，通过深度神经网络，深度学习可以自动提取对分类算法比较重要的特征，而不需要手动定义这些特征。
举个例子，假设我们想建立一个系统，可以识别一张图片中不同的人脸。如果我们把它当作一个典型的机器学习问题来处理，那么我们可以定义脸部特征，如眼睛、鼻子、耳朵等，那么，这个系统就可以识别哪些特征对于哪个人来说是更重要的。
深度学习比较典型的应用领域，包括人脸识别、物体识别、语音识别、以及自然语言处理（机器翻译）、风格转换、图像生成等。在深度学习中，针对图片、视频、音频领域数据类型应用效果最好，跟传统方法相比提升了30~50%。
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