科技正在慢慢的改变现在的生活，所以在科技改变生活的同时，我们也要多了解现在的哪些科技，下面就来看看深度学习在生活中的应用。

1、图像识别

在深度学习技术中最开始被应用的就是图像领域。图像识别也不仅仅是识别图像，随着研究的不断深入，也可以进行人脸识别、视频分析以及图像分类。

其中人脸识别技术更加受到人们的追捧，因为人脸识别除了能够确认人脸之外，还能辨识不同身份的人脸，但由于不同的人有不同的身份，且相同的人由于在不同的场景拍照导致姿势、光线甚至脸型的变化，使得这一技术的实现更加困难。

2、语音识别

相信多数人都听说过Siri——苹果的智能语音助手。和其他大厂一样，苹果也开始进军深度学习。

在语音识别和智能语音助手领域，我们可以利用深度神经网络开发出更准确的声学模型。简而言之，你可以建立这样一个系统，学习新特征，或者根据你自己的需求进行调整，从而通过事先预测所有可能性来提供更好的帮助。

3、目标分割

目标分割是检测到图像中的所有目标，分为语义分割（Semantic-level）和实例分割（Instance-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题，属于像素级的，需要给出属于每一类的所有像素点，而不是矩形框。

这些技术你都清楚了吗？