深度机器学习模型有哪些？
目前深度机器学习应用程序使用的典型模型，主要分为卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型3种：
卷积神经网络模型
基于视觉结构启发构建，这种模型可基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，这种机器学习模型是目前性能较好的模型；
深度信任网络模型
这是一种由多层随机隐变量组成的模型，上面两层有无向对称连接，下面的层则来自上一层的自顶向下的有向连接，最底层的单元状态输入可见数据向量；
堆栈自编码网络模型
此结构与深度信任网络模型的结构类似，差别在于其机构单元为自编码的模型，一般自编码的模型是一个两层的神经网络。
开发深度机器学习模型需要的步骤
构建深度机器学习应用程序的模型一般分为以下步骤：
收集数据
收集标本数据可采用制作网络爬虫从网站中提取数据，也可从 RSS 反馈或 API 中获取数据；若想更快获取数据，可直接从公开数据中提取。
准备输入数据
检查数据格式符合要求后，将标准数据格式融合算法和数据源，以完成数据匹配。
分析输入数据
将收集、输入的数据进行人工分析，确保文本编辑器打开数据文件，并确认生成的数据不为空。
训练算法
将数据输入算法，并从中提取需要的信息测试算法：测试算法的运行状况，看输出的结果是否满足，若有问题，则可以返回前面的步骤
机器学习技术的应用及主要研究方向
机器学习作为一个多领域的交叉学科，主要以人工智能技术为核心，目前已成为继人工智能以后的又一研究领域，基于学习形式的不同可以分为监督学习和非监督学习两类，机器学习的技术研究成果已经广泛应用于 数据挖掘、自然语言处理、医学诊断等不同领域，机器学习技术的研究方向主要围绕以下3方面进行：
面向任务的研究
主要是分析研究如何改进一个特定任务的执行效率
认知模型
研究人类学习进程以及进行计算机模拟的过程
理论分析
基于技术理论探索学习方法和应用领域的更多算法
亚马逊云科技构建深度机器学习应用程序如何满足不同开发人员的需求？
CONDA AMI
这类 AMI 是针对希望在独立虚拟环境中预先安装 深度学习 应用程序框架 pip 软件包的开发人员，可应用 Ubuntu 和 Amazon Linux 版本中基于 Conda 的 Deep Learning AMI。
BASE AMI
这是针对从头开始设置私有深度机器学习应用程序引擎存储库或自定义构建深度学习引擎的开发人员,亚马逊云科技可从 Ubuntu 和 Amazon Linux 版本中提供 Deep Learning Base AMI
使用源代码的 AMI
此类构建深度机器学习的应用程序，是针对在 Python 环境中预先安装深度学习框架及其源代码的开发人员，适用于 CUDA 9 Ubuntu 和 Amazon Linux 等版本中。
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