Top 41深度学习基于行业和功能的应用场景 第1张物体检测和跟踪

一幅图像包含各种物体，物体检测算法被应用于这些物体的定位和分类。物体检测模型在物体周围建立界线盒，并确定界线盒内的物体。物体追踪可以在检测到物体后实施。当一个物体在边界框内移动时，物体追踪模型会追踪这个物体到下一个图像中，并更新边界框。这些模型被用于：

算法解释和分析文本或言语形式的自然语言数据。它能够生成人类语言、语音或根据声音的差异来识别说话者。

NLP的深度学习应用包括语音识别、文本分类、情感分析、文本简化和总结、写作风格识别、机器翻译、语音部分标签和文本转语音任务。这项技术有助于我们进行：

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与其他机器学习方法相比，深度学习模型可以提供更好、更快、更便宜和有价值的预测。这在有大量高质量训练数据的情况下尤其如此。基于深度人工神经网络（即深度学习）的预测模型可以处理大量的数据，实现非线性关系并找出复杂的模式。

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制造业公司，包括像汽车这样的离散制造业或其他工业公司（如石油和天然气）都依赖于深度学习算法：

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