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DL工程通常指的是 深度学习（Deep Learning）的工程应用。深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现人工智能。在工程领域，DL工程涉及使用深度学习算法来解决各种问题，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

深度学习工程的主要任务包括：

收集大量数据并进行清洗、标注和格式化，以便用于训练深度学习模型。

设计神经网络模型，选择合适的激活函数、损失函数和优化算法，并使用大量数据进行训练，以使模型能够自动学习和提取数据中的特征。

使用测试数据集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调优，以提高其准确性和泛化能力。

将训练好的模型部署到实际应用中，如智能客服、自动驾驶汽车、医疗诊断等。

深度学习工程在各个领域都有广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。随着技术的不断发展，DL工程将在更多领域发挥重要作用。

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