深度学习的评价模式

付悦 郭冀戈 高玉潼

摘 要：本文进行了基于人工智能领域的深度学习及其意义的初步探究，分析了现有人工智能领域深度学习的评价模式并探究了原因，最后对构建基于人工智能领域的深度学习及其意义的评价模式提出了合理化建议。

关键词：人工智能；深度学习；评价模式；机器学习

在经济全球化的背景下，人工智能领域得到了前所未有的发展。新的时代对基于人工智能领域的深度学习的评价模式提出了新的要求，让我们了解到深度学习这种学习方式的重要性，它的广泛应用将对科学技术的发展起到积极的推动作用。随着社会的发展，人们对教育的重视程度越来越高，基于深度学习的教育体系及人才培养模式也在不断完善。因此，进行基于人工智能领域的深度学习的评价模式构建具有十分重要的实际意义。

一、现有人工智能领域深度学习的评价模式

人工智能领域深度学习的评价模式对人类智能活动的机器模拟方式应用有很大的不确定性和不规范性，尤其是在安全方面引起了社会各界人士的热切关注。它一方面为人类带来更加智能的解决实际问题方案，也为人类带来更多的威胁和挑战。深度学习，巧在设计，重在实施，成在后续，落在资源，现有人工智能领域要想实现更深更广的应用，就必须顺应时代发展的需要，积极主动地探求更加完善的人工智能领域深度学习的评价模式，从而获得更深层次的市场，让人工智能技术服务于大众。下面针对现有人工智能领域深度学习的评价模式总结，表现如以下几个主要的方面：

1. 深度学习的评价模式单一，灵活性低

在人工智能领域深度学习评价模式的构建过程中，我们必然会遇到这样或者那样的瓶颈问题，导致失去核心竞争力。现有人工智能领域虽然有了很大的进步，但是在深度学习评价模式的构建中仍然存在问题，且灵活性低。

2. 深度学习的评价模式缺乏创新，人才供不应求

人工智能要想实现更加广阔的应用，就应该不断地创新和完善，从而实现在不同领域的新突破。人工智能在2017年有了很大的进步，这和它本身所具有的计算机科学分支的属性有关，更和人类的需求有很大关系。

二、人工智能领域深度学习评价模式的构建对策

人工智能领域深度学习的评价模式需要不断地推陈出新，积极主动地寻求新的发展。

1. 加大深度学习评价模式安全可靠性的构建力度

人工智能在近些年来取得了广泛的应用，这与它符合现代社会的需求有很大關系，但是仍然有许多问题和挑战在等待着更多的人和智能机器进行配合研发，尤其是在深度学习评价模式安全可靠性方面，应该加大构建力度，从而进一步实现深度学习的评价模式方便客户使用。大数据时代需要人工智能领域的参与和相关的研究结果，尤其是一些精准性要求较高的工作，更是迫切需要人工智能的应用，来帮助处理相关技术人员工作中所面临的巨大压力和机遇挑战。在帮助人类解决问题时，人工智能产品如果具有了类似人类一般的意识，对人类在一定程度上将造成很大的威胁，这就要求相关研发人员注重深度学习的评价模式构建方案，采取相对应的措施保护人类社会的安全。

2. 积极进行深度学习相关模型的创新研究

比较贴近人们生活幸福感和归属感需求的人工智能往往会被更加深入研究，相关高新技术研发企业往往会注重技术优先和利润最大化，从而加大在已知领域的投入，获得更多的市场份额。他们还会加强其他未知领域的应用研究，比如现有的图像识别应用以及语音识别应用都得到了很大的市场份额，获得了非常客观的收入。但是相关研究单位不应该止步于眼前，而应该用长远的目光加强深度学习更深层次的研究，在已有模型基础上再创新。

三、结语

新的时代背景对人工智能提出了新的要求，尤其是在机器学习方面的进一步深入探究，将为未来人们的生活和工作提供更多可行的方案，进而推动我国科学技术的更快、更稳发展。

参考文献：

[1]曹雪.机器学习——人工智能革命的助推剂[J].电子技术与软件工程，2017（13）：255.

[2]余殷博.基于人工智能下的机器学习历史及展望[J].电子技术与软件程，2017（4）：129.

作者简介：付悦（1996— ），女，辽宁朝阳人，沈阳大学信息工程学院，通信工程专业本科生，研究方向：多媒体通信。