深度学习在不同领域有大量的应用,主要包括:

计算机视觉领域

• 图像分类
• 目标检测
• 图像分割
• 物体跟踪
• 人脸识别
• 文字识别
• 图像处理

自然语言处理领域

• 语义分析
• 语义相似度
• 文本分类
• 文本摘要
• 机器翻译
• 对话系统

强化学习领域

• 游戏打分
• 自动驾驶
• 机器人控制
• 资源调度
• 生物制药等

时间序列领域

• 时序数据预测
• 疾病预测
• 人口趋势分析
• 股票分析

生成模型领域

• 图像生成
• 文本生成
• music生成
• video生成等

总的来说,深度学习在:

• 计算机视觉方面,解决物体检测、分类、处理等任务
• 自然语言处理方面,实现文本分类、分析等功能
• 强化学习方面,用于游戏玩家、自动驾驶等
• 时间序列方面,应用于复杂序列数据的预测和理解
• 生成模型方面,能生成新的图像、文本等样例