大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于環(huán)保科技公司前途的問題，于是小編就整理了1個相關介紹環(huán)保科技公司前途的解答，讓我們一起看看吧。

深度學習前景怎么樣？

深度學習，是AI中的一種技術或思想，曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術，或者換句話說，深度學習這種技術說不定就是實現(xiàn)未來強AI的突破口，原來叫機器學習技術，現(xiàn)在不專業(yè)人士認為是人工智能。

這個專業(yè)發(fā)展前景非常好，現(xiàn)在這方面的人才短缺，只要學好前途無量。

當然有前途。

首先，從技術層面看。這一波人工智能的風潮，完全就是基于Deep Learning起來的。換一個說法，深度學習方面的突破，讓人工智能又火了起來。從大名鼎鼎的AlphaGo到人臉識別、NLP......都與深度學習技術結合起來了，可以看得到，接下來5~10年里，人工智能會在深度學習為基礎的軌道上繼續(xù)發(fā)展。

其次，從政策層面看。國家這一回對人工智能空前重視。國務院在今年7月出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，前幾天浙江省信息技術課程將編程語言改為PYTHON，這幾天教育部又在講，從小學開始學習人工智能。產業(yè)政策的出臺，保證了未來（至少本屆政府吧）資金、人才、各種資源的投入和流向。人工智能成為當紅炸子雞，當然產業(yè)政策不會寫著深度學習如何如何，這是具體的實現(xiàn)手段。

最后，從市場層面看。現(xiàn)在懂深度學習的技術人員，確實薪資待遇比普通程序員要高，而且高不少；這是就業(yè)擇業(yè)的新風向標。不僅IT、互聯(lián)網企業(yè)，傳統(tǒng)企業(yè)也需要AI，人才缺口還比較大。

總而言之，深度學習是值得程序員們投入精力、時間去學習，至少了解一下的。

如果"前"指錢的話，現(xiàn)在這個點來看，未來5年、10年很難說薪資福利會很好。目前來看，更多人與其說是研究深度學習，不如說是在使用深度學習工具。各大深度學習平臺的不斷完善，使用更加便捷，移植更加方便。除此以外，AutoML、AutoKeras等自動尋找最優(yōu)模型的平臺的出現(xiàn)，在數(shù)據充足且質量較好情況下，是否真需要人為設計模型、訓練模型的必要性降低了。

如果“前”指研究前景，這當然是有前景的，深度學習理論的突破(特指：推理能力)，小樣本數(shù)據下深度學習泛化性研究，深度學習與其它方法融合等都是非常好的方向，站在深度學習的現(xiàn)有成果上，相信能走得更遠更好。

深度學習是本輪人工智能爆發(fā)的關鍵技術。人工智能技術在計算機視覺和自然語言處理等領域取得的突破性進展，使得人工智能迎來新一輪爆發(fā)式發(fā)展。而深度學習是實現(xiàn)這些突破性進展的關鍵技術。其中，基于深度卷積網絡的圖像分類技術已超過人眼的準確率，基于深度神經網絡的語音識別技術已達到95%的準確率，基于深度神經網絡的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。準確率的大幅提升使得計算機視覺和自然語言處理進入產業(yè)化階段，帶來新產業(yè)的興起。

數(shù)據挖掘可以分析現(xiàn)有數(shù)據中的隱藏信息，但我個人認為深度學習更有前景。數(shù)據挖掘主要研究收集大數(shù)據的方法，技術較深度學習成熟，屬于發(fā)展較快的；深度學習是統(tǒng)計學和信息技術的交叉學科，側重于如何分析運用已知大數(shù)據進行推理和建立新模型，近幾年來開始受到外界重視。數(shù)據挖掘可能需要重復掃描大量數(shù)據以得出較為理想的信息，對算法要求較高；深度學習則是模仿人類神經網絡的學習模式分析數(shù)據特征，以建立相應的模型。這些模型可以在被合理沿用的前提下解決一些未知的問題，但模型必須基于大量有用的學習數(shù)據，耗時較長。兩者得出的結論皆可能與理想模型有差距，而且兩者對提供的數(shù)據依賴較大?？梢灶A見的是，未來很多領域遇到復雜問題會趨向于使用深度學習技術求出的結果作為參考，而不只是單純地基于數(shù)據發(fā)掘。因為相對數(shù)據發(fā)掘而言，一個由深度學習得出來的通用模型可以解決相當多的問題。但是深度學習對編程技術和數(shù)據收集提出了更高的要求，因此成本比較高，目前深度學習的開發(fā)者多數(shù)來自大公司?！旧鲜鰜碜灾泄珒?yōu)就業(yè)】

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