2015 年是 AI 具有里程碑意义的一年——“深度学习”在 AlphaGo 上以非常公开的方式得到了验证。然而，当时有人提出了一个问题：“深度学习还有什么好处？”
5年后，我想衡量：
- 2020 年深度学习如何应用于现实世界的问题？它目前用于哪些现实世界的应用程序？
2020 年现实世界的深度学习应用范围有多大？
人工智能
深度学习
应用
2021-11-14 09:29:41
1个回答
深度学习用于在Google Translate [ 1 ] 中执行语言翻译。具体来说，谷歌翻译现在使用转换器和 RNN，而不是原来的GNMT 系统（2016 年提出），后者也是基于神经网络。DeepL中也使用了深度学习（尽管我找不到除了 Wikipedia [ 2 ] 之外的好资源，因为该系统是封闭源代码的），它是谷歌翻译的强大替代品。但是，请注意，总的来说，机器翻译仍然远非完美，并且可能不会被用于执行严肃的翻译。
特斯拉的自动驾驶仪也使用了神经网络 [ 3 ]。
Tesla Vision 建立在深度神经网络之上，能够以比经典视觉处理技术更高的可靠性来解构汽车环境。
DeepFakes也是使用深度学习技术开发的 [ 4 ]。
神经网络也被用于歌曲的和弦和节拍检测[ 5 ]。