深度學習的歷史可以追溯到幾十年前，但直到大約5年前才得到了較多的關注。其中，2023年是關鍵的一年，幾乎很多東西都發生了改變，包括三人基於imagenet做的識別影象的深度卷積神經網alexnet的分布。如今，在語音識別、影象識別、語言翻譯等領域，深度學習取得了很多的成果。就像其他主要技術成就一樣，深度學習已迅速攀公升頂峰。
由於深度學習是一種強大的統計技術，可以使用大型訓練資料集和多層ai神經網路對模式進行分類。從本質上講，這是一種機器從資料中展開學習的方法，而這些資料將按照生物大腦學習解決問題的方式進行建模。每個人神經單元都會連線到許多其他類似的單元上，並且可以根據用於訓練系統的資料在統計上增加或減少這樣的連線。同時，多層網路中的每個連續層都會使用前一層的輸出作為輸入。當然，這項技術在解決封閉式分類問題方面表現出色，鑑於有足夠的資料可用，而且測試集與訓練集非常相似，所以必須把各種各樣的潛在訊號對映到有限的類別當中。如果偏離這些假設可能會導致一些問題。
深度學習面臨四大挑戰：
（2）深度學習其實很膚淺。所謂深度，就是指其高度複雜的多層統計特性。但是，雖然能夠取得一些驚人的成果，深度學習實際上是非常淺薄和脆弱的。目前的人工智慧應用程式通過大量資料和深度學習演算法的訓練可以很好地完成一件事，只不過每個應用程式必須使用自己的資料集進行單獨訓練，即使對於與以前類似的用例也是如此。到目前為止，還沒有乙個好的辦法可以將訓練從一種情況轉移到另一種情況。而人工智慧在應用程式和測試集方面做得最好，但在試圖泛化或者推斷其訓練資料集之外，它的效果要差得多。
（3）深度學習不夠透明。典型的深度學習系統其複雜的神經網路中具有大量的引數。用人們理解的方式評估各個節點對決策的貢獻非常困難的。這種不透明可能導致嚴重的偏見問題。
（4）深度學習很難達到預期效果。深度學習在醫療、汽車與飛機等高風險應用，但鑑於其統計特性、不透明性以及區別因果關係與相關性存在的困難，深度虛席存在很大問題。
為了解決四大問題，人們也開始進行新研究專案智慧型搜尋，確保相關問題得到妥善解決，更好服務於人類生活。
深度學習 深度學習的四大元件
這四大元件就是 這四者的關係描述如下 多層組合在一起形成了網路，網路的目的是將輸入資料對映為 值，通過損失函式將 值和目標值比較，得出損失值，用來衡量網路的效能，而優化器的職責是迭代優化損失值來更新網路權重 bp演算法 層 構建網路的樂高積木 深度學習模型的最常見用法是層的線性堆疊，將單一輸入對映為...
實施IT服務管理要解決四大問題
itil誕生於國外，當時是需要針對部門人數眾多，對業務保障要求高的電信 金融等行業的it和業務進行有序化，透明化的管理，所以誕生了itil標準。但itil僅僅是標準，層次和立足點過高，需要通過實際的產品和管理思路來落實。因此，出現了落實itil理念的itsm模型 it服務管理。實施it服務管理要解決...
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