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Skymind - Udacity China presentation
深度学习是一种新兴的机器学习技术，模仿人脑神经网络进行学习和分析，显著提高了计算精度与效率。其应用广泛，包括图像识别、反欺诈、道路检测等领域，能有效识别复杂模式并实现自动化决策。随着大数据的快速增长，深度学习被认为是未来计算机发展的必然趋势。
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- 4. 深度学习: 需求 首席技术官（CTO）寻找在机器学习上的突 破 数据科学家（Data Scientist）处理大量的 非机构数据时，不再费力的去分析数据的特 征 企业（Business） 将大数据的潜在价值转 化为实际利益
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- 9. 深度学习用列：人脸识别 通过深度学习，人脸识别技术迎来了春天，在身份验证、国防安全领域，发挥了巨大的作用 经典的人脸识别算法Eigenface在 LFW 中的识别率只有 60%，而深度学习算法 的识别率是99.47%，甚至超过了人眼 在此测试集的识别率(99.25%)。 除了能识别人脸，深度学习还可以分析 人脸的属性、特征与变化。 戴眼镜 红色口红 微笑 女生 褐色头发 闭眼 微妆 长发 痣 23岁
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- 22. 深度学习用列：阿尔法围棋（AlphaGo） 利用 “价值网络” 去计算局面，用“策略网络” 去选择下子
- 23. 深度学习：想成为深度学习专家？ 这些都是成为深度学习专家的要素 1. 对机器学习有深度的理解 2. 懂得Java，Scala，Python，C/C++编辑 语言 3. 会实现一个神经网络，并利用它建立机器 学习模型 4. 理解神经网络的原理，针对不同的问题使 用不同的神经网络 5. 用深度学习来解决各种各样的难题了，比 如面部识别、语音识别和自动驾驶等 到 deeplearning4j.org 去使用深度学习建立 你第一个机器学习模型
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