諸如大資料和人工智能之類的新興技術正以驚人的速度發展，并且在深度學習方面取得了令人難以置信的進步，這在一定程度上使其成為可能。
深度學習是更大範圍的人工機器學習家族的一部分，旨在通過人造的人造神經網絡模仿類人的學習和邏輯。深度學習的好處是它具有調查海量資料集并基于人類無法實作的海量資料集做出複雜決策的能力。
深度學習模型學習複雜的概念，這些概念可以疊代地推動複雜的決策。這些系統将新資料與基準資料進行比較，進而使這些系統能夠有效學習。為了提高這些系統的準确性，必須向它們提供更多資料，以建立更複雜的決策标準。
可以了解，一旦這種技術在商業上可行，該技術就有可能破壞每個業務孤島。到目前為止，根據Market Research Future(MRFR)的最新報告，到2023年，深度學習市場的價值将達到174億美元。深度學習的應用與諸如機器學習、大資料和網絡安全将重塑當今的現代商業環境。
從大資料到AI，幾乎每個正在發展的技術分支都受益于深度學習的深刻價值。在以下各節中，我們将深入探讨這個人工智能機器學習分支如何地促進了新興技術的發展。
大資料拓展深度學習的道路
深度學習模型傳統上依靠結構化和非結構化資料來建立決策流程。在語音識别和文本翻譯中，與該技術配對的大資料使應用程式可以建構類似于人的特質的更複雜的語音識别和文本翻譯應用。此外，計算機視覺應用程式也已經通過大資料和深度學習的配對而發展。在這裡，計算機視覺應用可以做出更像人的決策，進而為從軍事到醫學的各種孤島帶來好處。
最後，标簽和圖形處理的能力已經增強，可以處理大量資料，并在訓練深度學習模型中發揮關鍵作用。這些發展趨勢很可能會在航運、制藥和其他依賴标簽和圖形設計的行業中提供價值。
通過深度學習增強網絡安全
網絡安全的主要發展之一是啟用了深度學習的應用-Deep Instinct。Deep Instinct開發了一種移動和端點網絡安全解決方案，用于利用深度學習并檢測伺服器、端點和行動電話之間的實時威脅。啟用深度學習的這項技術可以通過深度學習算法防止攻擊并預測未知攻擊。它可以區分有害攻擊和無害攻擊，并可以立即将其保護擴充到整個網絡。由于它具有跨教育、金融服務和醫療**部門識别勒索軟體的能力，是以可以見證較高的采用率。
人工智能分析
人工智能(AI)是人工機器學習的另一分支，是對設計模仿人類智能、理性和個性的自我意識技術系統的追求。人工智能已經從基本的聊天機器人演變為複雜的全職助手機器人。如今，最先進的AI系統憑借其标簽可以快速翻譯語言并識别網絡圖像。伴随着這一令人難以置信的發展，企業組織現在正在使用AI來解決一些最困難的挑戰。
深度學習可以被視為自主AI機器的學習組成部分。通過使AI系統具有深度學習的後端學習功能，研究人員希望開發先進的人工智能系統，以解決社會上一些最大的挑戰，例如治愈癌症、開發安全的自動駕駛網絡以及推進醫學的各個方面。
邊緣計算
深度學習模型也可以在邊緣計算中發揮作用。研究人員發現，這些系統可以幫助機器識别各種産品并刺激工業自動化。這些系統可以解決表面缺陷，通過其亮度和形狀識别産品，并在沒有人工幹預的情況下在現場進行複雜的檢查。通過這樣做，深度學習支援的邊緣計算可以有效地建構更具彈性的計算系統，同時最大程度地減少人為幹預。
計算和網絡裝置的使用已經轉移了将資料配置設定和存儲到邊緣計算的負擔。智能工廠的興起，生物特征識别以及向雲的轉移為邊緣計算中的深度學習模型創造了巨大的機會。邊緣計算中的這些系統提供了一定程度的自動化，使這些具有IoT功能的裝置如何通過各種模拟進行教育訓練，并與人工智能協同工作以收集邊緣智能。此過程需要對網絡進行虛拟化，或者對虛拟機和容器的組合進行虛拟化，以最大程度地配置設定資源，并隔離服務以實作更快的計算。為了提高邊緣計算的速度、需要解決隐私、風險控制和響應延遲的問題。
未來發展
這項引人入勝的技術發展緩慢，但随着技術的進步，它肯定會繼續為新興技術提供不可思議的價值。無論是AI、網絡安全還是大資料，随着深度學習不斷推動新興技術的發展，我們一定會看到更加驚人的進步。
本文轉自千家網，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
原文連結 線上免費體驗百種AI能力：【點此跳轉】