深度学习技术引领这一轮人工智能浪潮两大特性

 导读：深度学习技术引领这一轮人工智能浪潮两大特性。深度学习首先直接应用于多个通用基础功能模块：语音，文字，搜索词，图片，视频，标签，实体，短语，音频特性等，能够在多个领域具备通用性。

参考《2016-2022年中国人工智能市场专项调查及十三五投资前景预测报告》

       第一，深度学习首先直接应用于多个通用基础功能模块：语音，文字，搜索词，图片，视频，标签，实体，短语，音频特性等，能够在多个领域具备通用性。

       深度学习具备非常好的通用性：基础模块、端到端的简单模型

       第二，深度学习区别于传统机器学习算法，不需要人为提取数据特征的环节，具备非常简单的“端到端”训练特性，能够快速迁移到各个领域，因而具备极为广泛的应用空间；第三，深度学习作为一种数据驱动的机器学习算法，其训练效果能够随着数据量的增长显著提升，在大数据时代将发挥更大的作用。

       深度学习效果随着数据规模增加显著提升

       实质上人类很多智能或者技能都是先通过学习经验积累（即可抽象为大量数据训练的过程），再举一反三应用到其他领域（泛化至其他输入数据），这一点跟深度学习的基本功能非常类似，所以随着深度学习的进一步完善，人类诸多需依靠经验积累的能力都可以逐步依靠深度学习来实现。

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