#深i学截图
#深i学简介
介绍。
深度学习应用介绍：
深度学习是一种通过类似神经网络的结构实现数据处理与学习的机器学习技术。它已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域得到了广泛应用。
深度学习应用软件概要：
深度学习应用软件通常包括数据处理模块、模型构建模块、模型训练模块、模型评估模块等几个部分。目前市场上的深度学习应用软件有 TensorFlow、MXNet、Caffe、Keras 等。
深度学习应用软件特色：
1. 可扩展性强：深度学习应用软件可以通过编写代码来快速构建各种类型的神经网络模型，满足不同应用场景的需求。
2. 并行处理能力强：深度学习应用软件支持 GPU 并行计算，大幅提升了训练速度。
3. 可视化功能丰富：深度学习应用软件可以通过可视化界面展示模型训练过程，帮助用户直观了解模型性能。
深度学习应用软件机能
介绍：1. 数据处理模块：用于对需要进行深度学习处理的原始数据进行处理和清洗，提取出需要的特征。
2. 模型构建模块：用户可以通过编写代码或图形化界面来构建各种类型的深度学习网络模型。
3. 模型训练模块：用于训练深度学习模型，提高模型的精度和鲁棒性。
4. 模型优化模块：用于对训练出的模型进行调优，改善模型的性能。
5. 模型部署模块：将训练好的模型导出为可用于产品开发、移动应用或者云平台的模型。
