授权转自THU数据派（datapi） 翻译：方芳、贺选 校对：丁楠雅 “ 深度学习正在从根本上改变我们周围的一切。许多人认为只有成为专家才能在应用中运用深度学习，实际上并非如此。 本文中我们将学习如何利用深度学习建立例如图像自动标注、服装推荐、音乐制作等其他很多应用。这些应用中的任何一个都可以在几分钟内完成。 ” PS. 本文假定你了解Python的基本知识，如果不了解的话，请参考this tutorial（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/complete-tutorial-learn-data-science-python-scratch-2/）然后再从这儿开始。 内容列表
1.使用现有API的应用
2.开源应用
3.实现超分辨率
1、使用现有API的深度学习应用 1.1 自动图像标注 （Clarifai API） 图像标注是具有突破性意义的深度学习应用之一。和文本数据不一样，机器解析图像数据要困难得多，机器需要更深入地理解像素数据。因此我们通过图像标注来分析图像，由此得到图像分类并且辨识出相应的对象。 这就是我们使用图像标注来分析图像的原因。图像标注能告诉我们图像分类和辨识对象是什么。 下面是一个通过深度学习预测图像标注的例子： 下面就让我们来看看Clarifai提供的API是如何给上面的每幅图标注特征的。 系统需求和说明： 1.Python(2或者3) 2.互联网连接（能获取API端点） 第一步：在Clarifai网站上注册，获取API key。然后在开发者页面（https://indico.io/demos/clothing-matching）找到API的证书 第二步：在终端输入以下命令安装Clarifai的Python客户端 第三步：使用Clarifai客户端来配置系统 这一步需要提供客户端ID和客户端密钥。这些能在开发者页面找到。 第四步：生成文件application.py，加入下面标注图像的代码。请记住把代码中 |
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