閱讀心得13：《微博深度學習平臺架構和實踐》

本週閱讀了老師推薦閱讀的公衆號：架構師中的推文《微博深度學習平臺架構和實踐》，感想以下：

首先在這裏介紹一下深度學習相關的概念，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫爲AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能類似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、天然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，能夠設想，將來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智能能夠對人的意識、思惟的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工做的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分普遍的科學，它由不一樣的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器可以勝任一些一般須要人類智能才能完成的複雜工做。但不一樣的時代、不一樣的人對這種「複雜工做」的理解是不一樣的。 2017年12月，人工智能入選「2017年度中國媒體十大流行語」。

深度學習（Deep Learning, DL）或階層學習（hierarchical learning）是機器學習的技術和研究領域之一，經過創建具備階層結構的人工神經網絡（Artifitial Neural Networks, ANNs），在計算系統中實現人工智能 。因爲階層ANN可以對輸入信息進行逐層提取和篩選，所以深度學習具備表徵學習（representation learning）能力  ，能夠實現端到端的監督學習和非監督學習 。此外，深度學習也可參與構建強化學習（reinforcement learning）系統，造成深度強化學習  。

深度學習所使用的階層ANN具備多種形態，其階層的複雜度被通稱爲「深度」  。按構築類型，深度學習的形式包括多層感知器、卷積神經網絡、循環神經網絡、深度置信網絡和其它混合構築 。深度學習使用數據對其構築中的參數進行更新以達成訓練目標，該過程被通稱爲「學習」  。學習的常見方法爲梯度降低算法及其變體  ，一些統計學習理論被用於學習過程的優化 。

在應用方面，深度學習被用於對複雜結構和大樣本的高維數據進行學習，按研究領域包括計算機視覺、天然語言處理、生物信息學、自動控制等，且在人像識別、機器翻譯、自動駕駛等現實問題中取得了成功

而咱們這學期大數據技術與應用的課堂上，初步接觸了利用tensflow作線性預測。

文章中所提到的微博深度學習平臺的主要功能是反垃圾，反黃色暴力等毒害國家青少年思想的信息，有些網黃博主常常在微博發送一些黃色圖片時，基本在幾分鐘以內，微薄的深度學習審覈機制即可屏蔽掉該信息，而且警告博主。

微博深度學習平臺是微博機器學習平臺的重要組成部分，除繼承微博機器學習平臺的特性和功能之外，支持TensorFlow、Caffe等多種主流深度學習框架，支持GPU等高性能計算集羣。

文章地址：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNDI4ODcxNA==&mid=2652245662&idx=1&sn=8c1794671150c32adedce2317ceee3f8&chksm=80cc973bb7bb1e2d289a47840a9348f99853193a2871bee3c57b6216708754582febdf562572&scene=21#wechat_redirect