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深度學(xué)習(xí)技術(shù)還有哪些挑戰(zhàn)性問題待解決？
2017年08月25日 09:49:22來源：中國智能制造網(wǎng)點(diǎn)擊量：38793
導(dǎo)讀隨著監(jiān)控?cái)z像頭的覆蓋及大量視頻數(shù)據(jù)的積累，一些大型項(xiàng)目的終端用戶如公安和交警，正在迫切尋找新的視頻分析解決方案來重新解讀這些數(shù)據(jù)，獲取新的價(jià)值。深度學(xué)習(xí)必然會(huì)革新整個(gè)視頻監(jiān)控行業(yè)，讓視頻分析的能力更上一個(gè)臺(tái)階。例如加入GPU處理的視頻分析解決方案，不僅能提升識(shí)別車輛識(shí)別的準(zhǔn)確性，更能在大面積與擁擠的場景中快速定位出相應(yīng)的車輛。
　　【中國安防展覽網(wǎng) 媒體導(dǎo)讀】隨著監(jiān)控?cái)z像頭的覆蓋及大量視頻數(shù)據(jù)的積累，一些大型項(xiàng)目的終端用戶如公安和交警，正在迫切尋找新的視頻分析解決方案來重新解讀這些數(shù)據(jù)，獲取新的價(jià)值。深度學(xué)習(xí)必然會(huì)革新整個(gè)視頻監(jiān)控行業(yè)，讓視頻分析的能力更上一個(gè)臺(tái)階。例如加入GPU處理的視頻分析解決方案，不僅能提升識(shí)別車輛識(shí)別的準(zhǔn)確性，更能在大面積與擁擠的場景中快速定位出相應(yīng)的車輛。
 
　　人工智能發(fā)展相當(dāng)迅速，但是仍然處于起步階段，目前的自動(dòng)化完全基于人類的智慧，但未來隨著科技的發(fā)展，我們或?qū)⒂瓉硐麓笠?guī)模自動(dòng)化浪潮，而這種進(jìn)步基于人和機(jī)器的共同努力。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子集，而深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，作為人工智能下游的一個(gè)小小分支，深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別和對(duì)話式AI領(lǐng)域刻下了深深的印記。
 
　　什么是深度學(xué)習(xí)？我們希望讓機(jī)器和人的大腦一樣，去學(xué)習(xí)、認(rèn)知這個(gè)世界。所以在深度學(xué)習(xí)當(dāng)中，有幾個(gè)核心元素，一是通過算法，給機(jī)器設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。二是做大量標(biāo)定的數(shù)據(jù)樣本，通過標(biāo)定后的樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它去認(rèn)識(shí)外部的世界。
 
　　IBM在近的研究中證明，深度學(xué)習(xí)算法可以在仿人腦硬件上運(yùn)行，而后者通常支持的是一種完全不同形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
 
　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，包括旨在通過讓軟件接觸到大量數(shù)據(jù)流并使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來改進(jìn)軟件的技術(shù)。如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由越來越復(fù)雜的代碼層組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使軟件從它接觸到的數(shù)百、數(shù)千甚至數(shù)百萬的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模擬中進(jìn)行學(xué)習(xí)。
 
　　以前一個(gè)應(yīng)用要通過非常的算法來描述，但是今天，我們不知道用什么模型來教計(jì)算機(jī)，只能拿非常多的樣本，讓機(jī)器比對(duì)學(xué)習(xí)，舉一反三。
 
　　深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大功能依賴于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，這個(gè)算法由多層節(jié)點(diǎn)(也稱之為神經(jīng)元)組成。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過“深”層節(jié)點(diǎn)篩選海量數(shù)據(jù)，以此在自動(dòng)識(shí)別人臉或理解不同的語言等方面變得更加智能。
 
　　當(dāng)前，F(xiàn)anuc正在使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行類似的研究，使用嘗試和失誤來學(xué)習(xí)如何在撿起隨機(jī)擺放的物體方面保持90%的度。Fanuc與Nvidia結(jié)成伙伴為預(yù)測停機(jī)時(shí)間以及提高現(xiàn)有機(jī)器人運(yùn)行效率提供服務(wù)，而Nvidia為其提供提供GPU芯片組。更多對(duì)于深度機(jī)器學(xué)習(xí)的潛在應(yīng)用包括，通過提前計(jì)劃維護(hù)工作而降低停機(jī)時(shí)間，以及通過分析視覺系統(tǒng)和傳感器數(shù)據(jù)來優(yōu)化機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)等。
 
　　近日，索尼公司也宣布將開始在日本無償提供可生成深度學(xué)習(xí)程序的綜合開發(fā)軟件：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制臺(tái)”(Neural Network Console)。
 
　　據(jù)悉，軟件工程師和設(shè)計(jì)師通過使用配置有圖形用戶界面(下稱GUI)的深度學(xué)習(xí)綜合開發(fā)軟件，可憑借直觀的用戶界面，有效地進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、評(píng)價(jià)，并開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序，將其加載到各種產(chǎn)品以及服務(wù)中。
 
　　深度學(xué)習(xí)的佳應(yīng)用指向的是自動(dòng)化，因?yàn)檫@樣可以使人工智能更好、更便宜、更簡單、更快捷。同樣，任何深度學(xué)習(xí)的成功例子隨后都會(huì)帶來更多的成功案例。使用人工智能來運(yùn)行和管理電腦一定會(huì)改進(jìn)其他類型的計(jì)算指令。
 
　　近年來，語音識(shí)別的表現(xiàn)和應(yīng)用出現(xiàn)了巨大的飛躍。我們離完*這個(gè)問題還有多遠(yuǎn)？答案也許五年、也許十年，但仍然有一些挑戰(zhàn)性的問題需要時(shí)間來解決。
 
　　首先是對(duì)噪音的敏感性問題。 第二個(gè)必須解決的問題是語言擴(kuò)展：世界上大約有7000種語言，絕大多數(shù)語音識(shí)別系統(tǒng)能夠支持的語言數(shù)量大約是八十種。擴(kuò)展系統(tǒng)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。此外，我們?nèi)鄙僭S多語言的數(shù)據(jù)，而且匱乏數(shù)據(jù)資源則難以創(chuàng)建語音識(shí)別系統(tǒng)。
 
　　深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別和對(duì)話式AI領(lǐng)域刻下了深深的印記。而鑒于該技術(shù)近獲得的突破，我們真的正處于一場革命的邊緣。但是我們是否具備贏得語音識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)挑戰(zhàn)，并像其他商品化技術(shù)一樣開始運(yùn)用它呢？
 
　　原標(biāo)題  深度學(xué)習(xí)技術(shù)迎來實(shí)質(zhì)突破 落地應(yīng)用仍需時(shí)日
關(guān)鍵詞 監(jiān)控?cái)z像頭人工智能深度學(xué)習(xí)
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