如果现在 Google 上搜深度学习，我们会发现深度学习的关注度从2012年到2017年上升了数十倍。尤其在中国，近两年几乎都在谈机器学习、人工智能。在深度学习这一块又拍云也进行了诸多的实践。

在介绍深度学习之前，先简单介绍一下深度学习的基本理论知识。

深度学习—分类器与分类算法

• 分类器：常见的分类方式有垃圾邮件过滤、手写数字识别、图片分类、鉴黄等；
• 分类算法：深度学习算法有朴素按贝叶斯算法，以及基于 KNN、SVM 的算法和人工神经网络算法等；

从图 1 我们可以看到传统机器学习算法准确率前期会随着数据量的增长有所上身，但增长到一个点时就很难继续增长，而基于人工神经网络的模型随着数据量的增长，准确率会持续上升。

目前所处的互联网时代，数据积累相对比较容易，且拥有很大的数据积累量，非常适合机器深度学习。所以又拍云选用的分类器是人工神经网络。

△ 图1 传统机器学习 vs 人工神经网络

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