深度学习的应用及其作用---前景展望

百度大脑是个可以利用目标分类检索，以及可以达到最终预测的可靠性。例如可以根据当前人们对各个领域的关注热度，以及预测现实生活旅游的走势，他会检索出海量数据中，找到适合最终结果的答案，不得不说，重视深度学习的研究成果，将更多带给我们意想不到的惊喜。

我们不曾想到过机器可以带着人的思维去思考，或者更有甚于人类，人可能同时在一个地方犯同样的错误，如果你在机器中存储了大量分类数据，和海量信息，它便会根据自我认知，提取了解结果的重要性，避免多余的重复性操作，这样使得科学性思维更加缜密。

深度学习延伸到深度模型的建立，尤其是语音识别已经在现在的时代是一个大数据的机器学习的时代了，利用大数据（现有的成就）去构建深度学习框架，有着积极的推动作用。

图像是深度学习最早尝试的应用领域，往后图像也将是深度学习领域中最有利的一面，在现在很多应用领域中，对图像识别，提取信息还是相当多的，因此有必要先掌握图像处理的技术能力。

当前应用最为火的还是在搜索领域里，深度学习有着预测性强的能力，当机器可以深度判读的预测正确性，将给社会带来福祉。

对而言，更好运用在工程项目上，是一个值得思考的问题，首先当然是技术人员必须从事深度学习技术研发，考虑数据的利用性，判断其深度学习的价值。