🚀 本文选自专栏：AI领域专栏
从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。
📌📌📌本专栏包含以下学习方向：
机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等
✨✨✨在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，很荣幸。
每一个案例都附带有代码，在本地跑过的代码，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~
一.基于深度学习的垃圾分类
垃圾分类是一项全球性的环境挑战，随着城市化进程的不断加快，垃圾的产生和管理成为了一个紧迫的问题。传统的垃圾分类方法需要依靠人工进行分类和处理，但由于垃圾种类繁多且形态各异，这种方法效率低下且容易出错。然而，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的垃圾分类技术成为了一种创新的解决方案。本文将介绍基于深度学习的垃圾分类技术，并提供相关代码和技术深度。<
