大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于環(huán)?？萍脊厩巴镜膯栴}，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹環(huán)保科技公司前途的解答，讓我們一起看看吧。

深度學(xué)習(xí)前景怎么樣？

深度學(xué)習(xí)，是AI中的一種技術(shù)或思想，曾被MIT技術(shù)評(píng)論列為2013年十大突破性技術(shù)，或者換句話說(shuō)，深度學(xué)習(xí)這種技術(shù)說(shuō)不定就是實(shí)現(xiàn)未來(lái)強(qiáng)AI的突破口，原來(lái)叫機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，現(xiàn)在不專業(yè)人士認(rèn)為是人工智能。

這個(gè)專業(yè)發(fā)展前景非常好，現(xiàn)在這方面的人才短缺，只要學(xué)好前途無(wú)量。

當(dāng)然有前途。

首先，從技術(shù)層面看。這一波人工智能的風(fēng)潮，完全就是基于Deep Learning起來(lái)的。換一個(gè)說(shuō)法，深度學(xué)習(xí)方面的突破，讓人工智能又火了起來(lái)。從大名鼎鼎的AlphaGo到人臉識(shí)別、NLP......都與深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來(lái)了，可以看得到，接下來(lái)5~10年里，人工智能會(huì)在深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的軌道上繼續(xù)發(fā)展。

其次，從政策層面看。國(guó)家這一回對(duì)人工智能空前重視。國(guó)務(wù)院在今年7月出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，前幾天浙江省信息技術(shù)課程將編程語(yǔ)言改為PYTHON，這幾天教育部又在講，從小學(xué)開始學(xué)習(xí)人工智能。產(chǎn)業(yè)政策的出臺(tái)，保證了未來(lái)（至少本屆政府吧）資金、人才、各種資源的投入和流向。人工智能成為當(dāng)紅炸子雞，當(dāng)然產(chǎn)業(yè)政策不會(huì)寫著深度學(xué)習(xí)如何如何，這是具體的實(shí)現(xiàn)手段。

最后，從市場(chǎng)層面看?，F(xiàn)在懂深度學(xué)習(xí)的技術(shù)人員，確實(shí)薪資待遇比普通程序員要高，而且高不少；這是就業(yè)擇業(yè)的新風(fēng)向標(biāo)。不僅IT、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，傳統(tǒng)企業(yè)也需要AI，人才缺口還比較大。

總而言之，深度學(xué)習(xí)是值得程序員們投入精力、時(shí)間去學(xué)習(xí)，至少了解一下的。

如果"前"指錢的話，現(xiàn)在這個(gè)點(diǎn)來(lái)看，未來(lái)5年、10年很難說(shuō)薪資福利會(huì)很好。目前來(lái)看，更多人與其說(shuō)是研究深度學(xué)習(xí)，不如說(shuō)是在使用深度學(xué)習(xí)工具。各大深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的不斷完善，使用更加便捷，移植更加方便。除此以外，AutoML、AutoKeras等自動(dòng)尋找最優(yōu)模型的平臺(tái)的出現(xiàn)，在數(shù)據(jù)充足且質(zhì)量較好情況下，是否真需要人為設(shè)計(jì)模型、訓(xùn)練模型的必要性降低了。

如果“前”指研究前景，這當(dāng)然是有前景的，深度學(xué)習(xí)理論的突破(特指：推理能力)，小樣本數(shù)據(jù)下深度學(xué)習(xí)泛化性研究，深度學(xué)習(xí)與其它方法融合等都是非常好的方向，站在深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)有成果上，相信能走得更遠(yuǎn)更好。

深度學(xué)習(xí)是本輪人工智能爆發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得的突破性進(jìn)展，使得人工智能迎來(lái)新一輪爆發(fā)式發(fā)展。而深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)這些突破性進(jìn)展的關(guān)鍵技術(shù)。其中，基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)已超過人眼的準(zhǔn)確率，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已達(dá)到95%的準(zhǔn)確率，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯技術(shù)已接近人類的平均翻譯水平。準(zhǔn)確率的大幅提升使得計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段，帶來(lái)新產(chǎn)業(yè)的興起。

數(shù)據(jù)挖掘可以分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的隱藏信息，但我個(gè)人認(rèn)為深度學(xué)習(xí)更有前景。數(shù)據(jù)挖掘主要研究收集大數(shù)據(jù)的方法，技術(shù)較深度學(xué)習(xí)成熟，屬于發(fā)展較快的；深度學(xué)習(xí)是統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息技術(shù)的交叉學(xué)科，側(cè)重于如何分析運(yùn)用已知大數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和建立新模型，近幾年來(lái)開始受到外界重視。數(shù)據(jù)挖掘可能需要重復(fù)掃描大量數(shù)據(jù)以得出較為理想的信息，對(duì)算法要求較高；深度學(xué)習(xí)則是模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)模式分析數(shù)據(jù)特征，以建立相應(yīng)的模型。這些模型可以在被合理沿用的前提下解決一些未知的問題，但模型必須基于大量有用的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，耗時(shí)較長(zhǎng)。兩者得出的結(jié)論皆可能與理想模型有差距，而且兩者對(duì)提供的數(shù)據(jù)依賴較大?？梢灶A(yù)見的是，未來(lái)很多領(lǐng)域遇到復(fù)雜問題會(huì)趨向于使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)求出的結(jié)果作為參考，而不只是單純地基于數(shù)據(jù)發(fā)掘。因?yàn)橄鄬?duì)數(shù)據(jù)發(fā)掘而言，一個(gè)由深度學(xué)習(xí)得出來(lái)的通用模型可以解決相當(dāng)多的問題。但是深度學(xué)習(xí)對(duì)編程技術(shù)和數(shù)據(jù)收集提出了更高的要求，因此成本比較高，目前深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者多數(shù)來(lái)自大公司。【上述來(lái)自中公優(yōu)就業(yè)】

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