感谢深度自学，让人工智能技术有一个光明的未来，一位海外的科技博客创作者那样讲到。是的，近期这大半年相关人工智能技术和深度自学的新闻报道五花八门：李世石对决AlphaGo、自动驾驶轿车大大的试着路试显而易见根本停不下来（也还包含特斯拉汽车轮胎爆胎以前的根本停不下来），乃至搭建让设备作诗编曲看起来人工智能技术的发展前途发现异常消极。

　　人工智能技术或许不难理解易错成语才可。殊不知，什么叫深度自学呢？百科得到的表明是：深度自学的定义源于神经网络算法的科学研究。

没有多隐层的多层感知器便是一种深度自学构造。深度自学根据人组矮层特点组成更加抽象概念的高层住宅答复特性类型或特点，以寻找数据信息的分布式系统特点答复。　　荐个大气层之内的事例便是，你需要让设备了解猫这一小动物，那么就给它看不计其数的相片，对他说它那仅仅猫、哪只并不是。

某种意义的事儿，人们的人的大脑不容易根据汇总轮廊、外貌、身型规格、形状等示例的特点来顺利完成自身自学，就算一个小孩历经一段时间的训炼也是能够识别的；而设备的深度自学也是运用类似的基本原理。　　但之上这种都越来越过度过偏矮上，人工智能技术、深度自学此项白高新科技也是务必接地气的实例才可以使我们更加生疏，必须帮助大家解决困难生产制造、日常生活一些看上去最怪异的事儿自然最烂但是了。正巧近期日本国就传入了那么一则信息：　　日本，一位名叫小池（Koike）的汽车制造业技术工程师，以后应用深度自学的方式，为种植黄瓜的爸爸妈妈架起了一套全自动服务公司黄瓜的系统软件。

　　小池的爸爸妈妈主要从事黄瓜农业，自己具备经营规模巨大的黄瓜种植大农场。但在享受到黄瓜粮食作物的愉悦的另外，一桩烦恼也当期而至。

因为黄瓜的长度、薄厚、样子、色调、材质不尽相同，务必人力将黄瓜的品质进行归类，依据品质的高低，市场价也不尽相同。　　小池两者之间爸爸妈妈黄瓜园里　　它是一项以及繁杂、赘肉又用时、费劲的工作中，在黄瓜进帐的热季里，小池的妈妈均值每日要花高达8钟头来进行黄瓜的服务公司工作中。

　　具备很多年汽车制造业工作经验，看惯了轿车自动生产线上各种各样自动化技术工艺流程的小池从而想到，不到建立一套黄瓜全自动服务公司系统软件来省去人力的艰难。　　但黄瓜的服务公司并并不是一桩更非常容易的工作中，就算从人的视角而言，要熟练这一技术性，也务必花销十分宽的培训期，何况是设备。

日本，对蔬菜水果类目并没统一的国家标准，只是由每个大农场自我约束规定所总产量的粮食作物优劣规范，小池爸爸妈妈的大农场将自身总产量的黄瓜的品质一共分成9个级别，小池讲到，自身也是近期才跟妈妈学好怎样精确服务公司黄瓜的技术性。　　依照长短、样子、材质、色调等因素被分为9个级别的黄瓜　　充分考虑服务公司黄瓜的复杂性和精准度的回绝，小池规定应用深度自学的方式来进行这一套全自动系统软件的架起，他讲到自身的这一启迪来自于Google前一段时间声名鹊起的AlphaGo，小池强调，更是AlphaGo得到 的成功设计灵感了他根据深度自学技术性来进行黄瓜服务公司全自动系统软件的架起。　　确立看来，小池的这一套系统软件应用了Google的开源网站Tensorflow，根据图像识别技术，并与硬件配置控制板融合，最终搭建服务公司的全过程。

　　黄瓜服务公司全自动系统软件深度自学系统软件步骤　　从图像识别技术这一全过程看来，根据对训炼数据的自学，电脑上必须告知图象中最重要的原素是什么，随后依据必要性排列，进而搭建归类。　　顺利完成后的黄瓜全自动服务公司系统软件　　但这一套方式在具体应用中仍应对许多 挑戰。最先系统软件回绝训炼信息量充裕多，为了更好地训炼这一系统软件，小池花销了3个月的時间輸出了7000个早就被他妈妈归类好的黄瓜的图象，可是这一信息量还还不够，带来的难题是在具体应用中，服务公司的精确度过度低。小池讲到，具体用以中的精确度仅有所为70%。

　　第二层面的挑戰取决于遭受云计算服务器的允许，没法进行复杂性高些的动态性计算。虽然小池的这套系统软件早就将黄瓜的照片训炼数据交换成80*80的低分辨率图象，但依然花销了一台一般的Windows个人计算机2至三天的時间顺利完成7000幅照片的实体模型训炼。

　　根据所述允许，小池的全自动服务公司系统软件现阶段不可以对黄瓜的样子、长短和曲度三个主要参数进行服务公司识别，色调、材质、表层褶皱等主要参数还没法划归进来。　　要提升这种阻碍进行更为规模性、更高深度的深度自学就务必选用更强的云计算服务器，这时候针对一般开发人员而言，就不可以依靠云服务器的帮助了。

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