深度学习应用案例

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。


声音

应用类型

行业

语音识别 UX/UI、汽车、安保、物联网
语音搜索 手机制造、电信
情感分析 客户关系管理(CRM)
探伤检测(引擎噪音) 汽车、航空
欺诈检测 金融、信用卡

时间序列

应用类型

行业

日志分析/风险检测 数据中心、安保、金融
企业资源计划 制造、汽车、供应链
传感器数据预测分析 联网、智能家居、硬件制造
商业与经济分析 金融、会计、政府
推荐引擎 电子商务、媒体、社交网络

文本

应用类型

行业

情感分析 CRM、社交媒体、声誉管理
增强搜索、主题检测 金融
威胁侦测 社交媒体、政府
欺诈检测 保险、金融

图像

应用类型

行业

面部识别 平台登入、政府、电眼
图像搜索 社交媒体
机器视觉 汽车、航空
相片聚类 电信、手机制造

视频

动作检测

游戏、UX/UI

实时威胁侦测 安保、机场
特征内省 机场、内安

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。


文本

命名实体识别

物体识别指算法识别任意物体的能力,物体可以是球、动物,甚至人脸。这一功能通常用于工程应用程序,在建模时进行形状识别。它也用于实现社交网络中的照片标签功能。Facebook的Deep Face是深度学习应用于这一领域的典型案例。

以下是由神经网络完成的人脸聚类示例:

deeplearning4j

机器视觉 + 自然语言处理

现实捕捉和现实计算领域的进步令虚拟世界与现实不断交融。就此类全新的数据而言,深度学习网络的应用之一是识别并标识三维环境以及现实中的物体。

实现这一功能后,就很容易发展出模拟语义,让机器借由各类现实物体的虚拟表示来学习这些物体的本质和限制,随后将这种理解运用到语言的生成和处理当中。我们认为这是神经网络未来众多的发展方向之一。


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