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深度学习的应用
深度学习的适应性已经改变了许多行业：

1. 医疗保健

医学成像：模型分析 MRI、CT 扫描和 X 射线，以准确识别癌症等病症。

药物发现：通过预测蛋白质结构，DeepMind 的 AlphaFold 加速了新疗法的创造。

2. 金融

欺诈检测：和机构。

算法交易：利用历史数据，预测模型最大化投资选择。

3. 娱乐

推荐系统： Spotify 和 Netflix 等网站使用用 华人澳洲数据 户偏好来推荐内容。

内容创作：生成模型创建逼真的照片、电影和音乐。

4.自动驾驶汽车

使用深度学习的自动驾驶汽车可以： 识别行人和物体。实时做出安全和导航决策。

深度学习技术
1. CNN，即卷积神经网络

卷积神经网络 (CNN) 用于分析类似于图像和网格的数据。它们通过自动识别边缘和形状等模式来识别物体等复杂特征。CNN 通过使用共享权重和池化层来降低计算需求，同时保留重要数据。无人驾驶汽车、医学成像和图像识别等应用广泛使用它们。