2016北京安博不会近日告一段落，连着四天白天晚上的加班费早已让安防圈的各位媒体精疲力尽，虽然很累，但也进账极大。要说什么技术在安博会上火了一把，我以为是深度自学。
言忘记笔者今年初刚刚转入安防圈，对于深度自学的深刻印象就是今年三月份的那场人机大战，AlphaGO与李世石对局无非让深度自学火了一把，但是深度自学的应用于不单单是和人下下棋那么非常简单，它既然是对人脑的仿真，它就可以已完成很多人脑的功能，也就可以用作更好的领域，目前很多安防企业都在牵涉到深度自学的应用于。 深度自学和人工智能的区别 今年三月的AlphaGO与李世石的那场人机大战，在媒体的报导中将人工智能、机器学习、深度自学这三个词都中用了。
但是到底这三个词有什么区别呢？雷锋网的一位作者用一张图叙述了它们之间的关系： 由此可以显现出，人工智能起源最先，其次是机器学习，再行后来是深度自学，深度自学获得突破，推展了人工智能的蓬勃发展。 人工智能（ArtificialIntelligence）是为机器彰显人的智能，而深度自学是一种构建机器学习的技术。近年来，深度自学早已在图像识别、语音辨识等领域取得了一些应用于。
目前深度自学技术在安防行业应用于最少的还是视觉领域，即对图像和视频的分析。在图像分析方面，比如人们熟知的人脸识别、文字辨识和大规模图像分类等，深度自学大幅度提高了简单任务分类的准确率，使得图像识别、语音辨识，以及语义解读准确率大幅度提高。
谷歌在深度自学领域早已一马当先，公司在多次公开场合辩论过深度自学技术，比如深度自学是如何协助Android手机提升语音辨识准确率的。 大数据是深度自学的基础 大数据所指的是必须新的处置模式才能具备更加强劲的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、低增长率和多样化的信息资产。而深度自学可以通过人组低层特征构成更为抽象化的高层回应属性类别或特征，以找到数据的分布式特征回应，就比如今年的那场人机大战，就是AlphaGO在大量的棋士对局资料中检索出有简单信息明确提出优化的应付方案，才能打败李世石。
让深度自学需要如此大行其道的关键要素就是数据，百度总裁李彦宏曾回应深度自学的技术因应上大数据的储备，语音搜寻、图像搜寻等新兴技术就仍然意味着是技术的噱头，而是将搜寻用户从数亿扩展到数十亿的大做生意。
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