什麼是深度學習 ?
深度學習
想理解深度學習（Deep Learning, DL），最簡單的解釋，可以將深度學習視為機器學習，若更進一步的定義，深度學習就是機器學習的進化版，是資料科學中的組成關鍵。
先來淺談機器學習的定義。機器學習是 AI 人工智慧的一種應用方法，透過大量的特徵資料來訓練 AI 模型，藉由學習的過程，不斷的縮小真值與預測結果的差異，讓 AI 模型最終能自行判斷出正確結果。
而深度學習，簡單來說就是包含在機器學習中，它與機器學習的差異在於，機器學習使用演算法來剖析資料，而深度學習是以「層次性」為演算法的基礎概念，透過模擬人腦的運作方式，創立人工神經網絡（Neural Network），形成數學函數的集合，只要將輸入的值丟入其中，經過大量的訓練過程，進行複雜運算，有效處理非結構化資料，最終機器可得出比擬人類的行為判斷。
先來淺談機器學習的定義。機器學習是 AI 人工智慧的一種應用方法，透過大量的特徵資料來訓練 AI 模型，藉由學習的過程，不斷的縮小真值與預測結果的差異，讓 AI 模型最終能自行判斷出正確結果。
而深度學習，簡單來說就是包含在機器學習中，它與機器學習的差異在於，機器學習使用演算法來剖析資料，而深度學習是以「層次性」為演算法的基礎概念，透過模擬人腦的運作方式，創立人工神經網絡（Neural Network），形成數學函數的集合，只要將輸入的值丟入其中，經過大量的訓練過程，進行複雜運算，有效處理非結構化資料，最終機器可得出比擬人類的行為判斷。
深度學習是如何運作的 ?
圖1. 鳥圖
或許你會好奇，人工神經網絡的深度學習，又該如何運作的呢？
讓我們以幼兒學習為例。當家長要讓幼兒學習辨識鳥類圖像，以及發出鳥的發音，首先，家長會指著圖片中的鳥發出正確的音，隨後幼兒可能會陸續發出相似的發音，經過修正直到他們能理解這個字為止。而這種學習的過程，與人工神經網絡有異曲同工之妙。
讓我們以幼兒學習為例。當家長要讓幼兒學習辨識鳥類圖像，以及發出鳥的發音，首先，家長會指著圖片中的鳥發出正確的音，隨後幼兒可能會陸續發出相似的發音，經過修正直到他們能理解這個字為止。而這種學習的過程，與人工神經網絡有異曲同工之妙。
其實人工神經網絡是一種多層級結構，由輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidden Layer）、輸出層（Output Layer）所建構而成，每一層都蘊含不同權重（Weight）跟變數（Parameter），以多節點分析圖片上的特徵，最低層計算像素的黑白對比，第二層則依據第一層資料分辨邊線等線條，通過層層非線性函數運算，最後將由輸出層產出終值，也就是圖片的分類與辨識。
圖2. 人工神經網絡
由於這類的神經網路需要多層神經元進行資料處理，透過一層一層的對比方能運行，運算複雜性相對高，而這也是為什麼，深度學習被賦予「深度」概念的原因。
為什麼深度學習很重要？
深度學習自1980年代以來一直存在，但直到最近，隨著高效能處理器和硬體技術的進步，計算速度和效率大幅提升，才使得通過深度學習分析大規模和複雜的數據成為可能。這項技術不斷演進，研究人員和數據科學家利用深度學習程序進行語音、影像和文本識別，間接驅動著我們日常生活中各種人工智慧應用的發展。
深度學習有哪些用途？
深度學習是近期熱門的 AI 技術，包含語音辨識、自然語言處理、影像識別等，舉凡各種和生活相關領域，都是其常見應用。
語音辨識
語音辨識（Speech Recognition）這項技術，最主要的目的是希望電腦能理解人類所說的話，讓電腦自動將語音內容轉成文字，並依據語音信號執行任務。現行較常見的語音辨識應用，包含語音文件檢索、聽寫資料錄入、語音導航、室內裝置控制等（控制恆溫器的溫度、開關燈光、管理家庭安全系統等）。
自然語言處理
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是 AI 的分支，是可協助電腦理解、解釋急操縱人類語言的技術，而相關應用也早已深入日常生活中，像是電子郵件的篩選器、智慧助理、資料及文字分析等。
以 Apple 的 Siri 和 Amazon Alixa 這類的智慧助理為例，它們就是藉由語音識別功能辨識人淚的指令，根據對話資訊提供相對應的答案，協助用戶有效處理各人事務。當然，隨著物聯網裝置日益普及，智能助理的應用已逐漸擴大至企業層面，如同步會議記錄、自動化虛擬客服等。
影像識別
影像辨識，主要的目的在於讓電腦能從圖像及影片中，進而擷取資訊，電腦透過深度學習進行資料理解，以協助人類進行資料判斷的技術。影像辨識領域是近年深度學習發展中，相對蓬勃的區塊，如產品瑕疵檢測、醫療影像、智慧家居、人臉及車牌辨識等應用，都能看見其身影。
深度學習對於工業終端用戶的好處
深度學習為尋求提高作業效率、產品品質以及決策過程的行業提供了變革性的優勢。通過利用人工神經網絡，深度學習幫助工業用戶應對傳統自動化系統無法解決的複雜挑戰。以下是一些主要的好處：
提升品質控制
深度學習模型通過分析大量影像數據來檢測產品缺陷。這些模型能夠識別材料或組件中的微小瑕疵，從而確保更高的產品品質並減少浪費。
預防性維護
通過分析傳感器數據，深度學習可以在設備故障發生之前預測問題。這使得製造商能夠提前進行維護，減少停機時間並提高操作效率。
提升生產效率
由深度學習驅動的視覺系統能夠快速處理分類任務，並根據形狀、大小或材質對產品進行排序。這種自動化系統不僅提高了生產線效率，更大幅減少人工干預。
整合先進機器人
深度學習使機器人能夠通過更好的視覺和決策能力適應非結構化環境。這對於料箱內隨機取放、組裝和物料處理等任務特別有益。
實時決策
深度學習能夠對複雜的數據進行實時分析，這使得企業能夠在工廠現場快速地做出決策。
提升員工安全
深度學習會面臨那些挑戰？
雖然深度學習的應用日益普及，但事實上，深度學習技術的推進仍面臨挑戰。
高品質的數據資料
深度學習的訓練，是使用大量數據進行的過程，當數據越多，機器學習的模型越能跑出正確的結果。
不過值得注意的是，由於資料參雜異常或是錯誤資訊，容易影響深度學習模型的判讀，因此深度學習演算法要能精準，需要大量高品質的資料訓練才能得出更佳的解答。
軟硬體運算能力
隨著近年 AI 技術日趨複雜，大量數據訓練也成為模型性能好壞的關鍵。而訓練的成效，除了高品質數據外，可提高數據處理效率的高性能 GPU 及處理單元，都是不可或缺的基礎設施。
總結
深度學習是機器學習的先進分支，通過利用人工神經網絡來處理大量數據，模擬人類大腦的運作。與依賴預定義算法的傳統機器學習不同，深度學習在處理非結構化數據和識別複雜模式方面具有優勢。其關鍵應用包括語音識別、自然語言處理和影像識別，推動著各行各業的人工智慧發展。對於工業用戶而言，深度學習可以提升品質控制、進行預防性維護、整合先進機器人和進行實時決策，大幅提高作業效率和產品品質。隨著深度學習技術的不斷發展，它於各行各業中基於人工智慧的創新發揮著越來越重要的作用。
