有一天，我从一个科研机构获得一篇新闻稿，其中有一则新奇的消息——发生了一件极具吸引力的事情，其中涉及深度学习。这则新闻报道涉及美容行业，该行业每年有超过2600亿美元的全球市场。
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美容产品的核心在于保持青春——逆转衰老。在世界各地，这一承诺反映在人们每年每天花费在市场营销的数百万美元上。充满青春活力、成熟快乐人士的形象广告充斥着人们的手机、平板电脑和笔记本电脑。
无论你在什么时候碰巧读到本书，都会有一个承诺永葆青春的新美容产品刚刚发布。不信你去看看，快速地在网上搜索一下……
有史以来，衰老的挑战一直是伟大思想家、政治家和科学家关注的前沿。早期美国老年学家I.L. Nascher在他的经典著作中写到29：
“为什么人会变老，或者为什么经过一段时间的身体机能完美后，器官和组织会退化，其功能变弱并病变，直到它们无法维持生命所必需的、和谐的相互关系，这个问题是生与死这一伟大问题的一部分。”
直到1601年，英国伊丽莎白女王宣布的《济贫法》使这一问题有所缓解，被遗弃的老人因无工作能力穷困无依的困境，是制定该法律的一个关键问题：
“……维持秩序，为国家的福祉做出贡献。”
《济贫法》要求儿女赡养他们的父母和祖父母，因为I.L.Nascher观察到：
“在中国有敬奉祖先和老人的精神，但在我们这里没有。”
《济贫法》在英国持续了250多年。在这段时间里，英国人的预期寿命从约40岁翻了一番，超过了80岁。其他国家也有类似的趋势。
预期寿命的稳步上升有很多原因。临床外科专家Victor Horsley爵士将衰老归因于甲状腺的退化；著名科学家Elie Metchnikoff提出“吞噬作用”的理论——大肠白细胞破坏加速老化的细菌；著名的老年学家Shock博士在一次激烈的讨论中大胆地宣称30：
“或许老年医学研究最有用的贡献之一就是证明衰老不一定与退化和疾病有关。”
衰老问题依然存在无数理论，生物学家、老年学家和人口学家之间存在巨大的分歧。衰老是一种疾病吗？人类的寿命是有限的吗？衰老可以停止甚至反转吗？
一则新的消息引起了我的注意，因为它说到，深度学习很可能一劳永逸地解决衰老这个问题。由青年实验室联合创始人Alex Zhavoronkov带领的研究人员进行了一项研究，旨在确定与衰老相关的一组生物指标31。一旦成功，这些指标便可以用来有针对性地长期跟踪干预治疗的有效性。这项研究一个令人震惊的地方便是——它仅需进行基本的血液检测。
研究人员开发了一套深度神经网络来预测实际年龄。它用超过60 000个样本进行训练。研究人员惊奇地发现，该系统确定了5个核心的生物指标32，预测精度达81.5%33。
这个非常新颖且颇具开拓性的分析发表在世界著名的研究杂志上。该研究结果极具价值，研究人员也受邀参加世界美容创新峰会——深度学习进军美容行业了。
说明
深度学习需要专业的数据科学人才，而这些人才仍供不应求。目前只有屈指可数的少数公司能从深度学习中获益，其他企业正在迎头赶上。
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式，而是通过一些实用的实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。
本书共9 章，分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容，并借助Python 语言对基本算法和实现模型进行了探索。
本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者，也适合深度学习的初学者以及业内人士参考
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