深度学习用于开发能够在数据中发现模式的模型。但这并不是唯一能够做到这一点的方法。那么,什么时候深度学习是解决实际工程问题的最佳选择呢?
在本指南中找到答案,该答案探讨了在传统方法缩短的工程应用中的深度学习在工程应用中可能特别有用。您还将看到如何准备数据和深度神经网络,以便在生产中进行准确的模型。
阅读本电子书了解:
- 当工程师应该使用深度学习时
- 如何收集数据(如图像,信号和传感器数据)并使用合成数据增强它
- 用于深神经网络的数据准备数据的技术
- 如何通过迁移学习节省时间
- 关于将模型与系统逻辑集成并部署到硬件的实用建议