14、深度学习实际应用方法解析

深度学习实际应用方法解析

1. 深度学习应用现状与途径概述

深度学习要在现实世界更广泛地实际应用，仍面临诸多挑战，但并非无法实现。虽然不可能突然发明出能实现技术奇点的人工智能，但深度学习已有一些可立即应用的领域和方法。

将深度学习应用于各行业，有以下三种主要途径：
- 领域导向方法 ：利用已深入研究且性能出色的深度学习算法或模型。
- 分解导向方法 ：将深度学习可应用的待解决问题，替换为更适合深度学习处理的问题。
- 输出导向方法 ：探索用深度学习表达输出的新方式。

这些途径各有适用行业和不适用的领域，但都能为后续活动提供重要思路。目前深度学习的应用案例较少，且存在应用领域的偏见，这也意味着有很多创造创新事物的机会。

2. 领域导向方法及应用领域

领域导向方法无需新的技术或算法，而是专注于当前深度学习技术适配的领域，主要是图像识别和自然语言处理（NLP）相关领域。以下是一些具体应用领域：
- 医学领域
- 疾病检测 ：利用深度学习的图像识别技术，可对扫描图像中的肿瘤或癌症进行检测，提高疾病早期检测和种类识别的精度。由于卷积神经网络（CNN）可应用于3D图像，3D扫描图像的分析也相对容易。
- 未来发展 ：随着一些国家放松医疗行业的监管，医疗与信息技术有望产生协同效应。如远程医疗普及后，不仅可通过扫描图像，还能通过显示屏上的实时图像进行疾病诊断；电子病历广