给出深度学习技术的两种应用.
1.图像识别:深度学习最常见的应用之一是图像识别或分类,机器根据特定参数识别和分类图像的能力.谷歌,微软和亚马逊等公司都采用深度学习技术,用于照片标签或分类,面部识别和图像中的物体检测等任务.这可以用于各种行业,如医疗保健用于诊断成像,或自动驾驶用于道路标志和交通识别. 2.语音识别和自然语言处理:深度学习技术也广泛用于语音识别,自然语言处理 (NLP) 和语言翻译系统.例如,Alexa,Siri和Google等虚拟助理使用深度学习算法来识别和响应语音命令,通过手放式操作实现用户.此外,深度学习技术如神经网络 (NRTM) 和短期记忆网络 (LSTM) 也用于帮助使用不同语言的人之间的语音转换和长期通信.