深度学习用于开发能够在数据中发现模式的模型。但这并不是唯一能够做到这一点的方法。那么，什么时候深度学习是解决实际工程问题的最佳选择呢？
请在本指南中找到答案，本指南探讨了深度学习在传统方法无法满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。
阅读本电子书了解：
- 工程师何时应该使用深度学习
- 如何收集数据(如图像、信号和传感器数据)并使用合成数据来增强它
- 深度神经网络数据准备技术
- 如何通过迁移学习节省时间
- 关于将模型与系统逻辑和部署到硬件的实用建议
深度学习用于开发能够在数据中发现模式的模型。但这并不是唯一能够做到这一点的方法。那么，什么时候深度学习是解决实际工程问题的最佳选择呢？
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