深度学习被用于开发可以在数据中发现模式的模型。但这并不是唯一能做到这一点的方法。那么,什么时候深度学习才是解决实际工程问题的最佳选择呢?

在本指南中找到答案,它探讨了深度学习在传统方法不足的工程应用中如何特别有用。您还将了解如何准备数据和深度神经网络,以便在生产中生成准确的模型。

阅读这本电子书来学习:

  • 当工程师应该使用深度学习
  • 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
  • 为深度神经网络准备数据的技术
  • 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

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