深度学习被用来开发可以在数据中找到模式的模型。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，它探索了深度学习如何在传统方法不足的工程应用中特别有用。您还将看到如何准备数据和深度神经网络，以便在生产中产生准确的模型。

阅读这本电子书学习:

  • 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)并使用合成数据来增强它
  • 深度神经网络数据准备技术
  • 如何用迁移学习来节省时间
  • 关于将模型与系统逻辑和部署到硬件的实用建议

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