深度学习及其众多应用
近年来，基于深度学习的算法由于可以应用的领域众多以及该解决方案提供的良好结果而越来越流行和使用。
深度学习有什么用途？
深度学习算法的主要目标是完成人类几乎可以自动执行但对机器来说变得复杂的任务。例如，能够检测和识别图像的所有元素 .今天，深度学习被认为是最好的图像分类器，代表了计算机视觉领域的最新技术。这些算法是目前应用最多的，也是该领域的主要研究对象。
深度学习的基础是什么？它是如何工作的？
深度学习是基于使用人工神经网络的人工智能的一个分支。这些神经网络的灵感来自人脑中神经元的功能。与神经元接收和传输电脉冲的方式相同，人工神经元接收信息，这些信息被转换并发送到其他相邻的神经元。通过这种方式，信息在被所有神经元传输时被转换，直到它到达网络的末端。最后，网络将根据它作为输入接收到的数据、它是如何训练的以及它的使用目的提供它所获得的结果。
有必要训练网络，因为它需要从提供给您的数据中学习。当一个有信息的网络被训练时，它会修改它的神经元，直到它能够得出正确的结论，即使是以前没有提供过的数据。例如，如果我们将图像引入网络，指示其中哪些是狗，哪些不是，网络最终将学习在提供的任何新图像中寻找狗。通过这种方式，深度学习可以应用于多个目标的各个领域，从阅读手稿文本到根据图像找出一个人的年龄。
深度学习在哪些应用中使用？
目前，深度学习在大量日常使用的应用中都有使用，比如谷歌翻译；在使用深度学习算法进行语音识别的 Siri、Cortana 和 Google Assistant 等虚拟助手中；电子邮件分类，甚至用于使用面部识别的安全系统。应用深度学习的另一个领域是像自动驾驶汽车这样复杂的领域，它每天都在接近成为现实。
以工厂为例，它可用于识别新零件 以前没有被引入系统，因为深度学习算法已经“研究”了其他以前的照片，其中已经指出它是什么，当一个新部件被引入系统时，它被认为是这样就不用注明了。
工厂中另一个非常重要的应用是智能识别缺陷 .一旦系统接受了不同缺陷（形状、大小、几何形状……）的训练，系统就有可能识别出新的缺陷，因为它已经了解了它是什么。这是一个非常有趣的应用程序，因为缺陷的可变性通常不能一开始就全部分类。
正如我们所看到的，深度学习的行动领域非常广泛，在工业 4.0 中，特别是在计算机视觉领域，正在发生更多的可能性和更大的进步。这些算法与计算机视觉相结合，使我们能够执行诸如测量距离、预测故障、检测物体或阅读文本等任务。到目前为止，需要人工干预并且需要大量时间投入的功能可以通过深度学习实现自动化。
这些只是深度学习今天为我们提供的众多应用中的一部分，未来还会更多，因为它是一个正在全面扩展的领域，越来越适用于更多领域，能够解决更复杂的问题。
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