從大數(shù)據(jù)到AI，幾乎每個正在發(fā)展的技術(shù)分支都受益于深度學習的深刻價值。

諸如大數(shù)據(jù)和人工智能之類的新興技術(shù)正以驚人的速度發(fā)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。

深度學習是更大范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(jīng)網(wǎng)絡模仿類人的學習和邏輯。深度學習的好處是它具有調(diào)查海量數(shù)據(jù)集并基于人類無法實現(xiàn)的海量數(shù)據(jù)集做出復雜決策的能力。

深度學習模型學習復雜的概念，這些概念可以迭代地推動復雜的決策。這些系統(tǒng)將新數(shù)據(jù)與基準數(shù)據(jù)進行比較，從而使這些系統(tǒng)能夠有效學習。為了提高這些系統(tǒng)的準確性，必須向它們提供更多數(shù)據(jù)，以建立更復雜的決策標準。

可以理解，一旦這種技術(shù)在商業(yè)上可行，該技術(shù)就有可能破壞每個業(yè)務孤島。到目前為止，根據(jù)Market Research Future（MRFR）的最新報告，到2023年，深度學習市場的價值將達到174億美元。深度學習的應用與諸如機器學習、大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡安全將重塑當今的現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境。

從大數(shù)據(jù)到AI，幾乎每個正在發(fā)展的技術(shù)分支都受益于深度學習的深刻價值。在以下各節(jié)中，我們將深入探討這個人工智能機器學習分支如何地促進了新興技術(shù)的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)拓展深度學習的道路

深度學習模型傳統(tǒng)上依靠結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來建立決策流程。在語音識別和文本翻譯中，與該技術(shù)配對的大數(shù)據(jù)使應用程序可以構(gòu)建類似于人的特質(zhì)的更復雜的語音識別和文本翻譯應用。此外，計算機視覺應用程序也已經(jīng)通過大數(shù)據(jù)和深度學習的配對而發(fā)展。在這里，計算機視覺應用可以做出更像人的決策，從而為從軍事到醫(yī)學的各種孤島帶來好處。

最后，標簽和圖形處理的能力已經(jīng)增強，可以處理大量數(shù)據(jù)，并在訓練深度學習模型中發(fā)揮關(guān)鍵作用。這些發(fā)展趨勢很可能會在航運、制藥和其他依賴標簽和圖形設計的行業(yè)中提供價值。

通過深度學習增強網(wǎng)絡安全

網(wǎng)絡安全的主要發(fā)展之一是啟用了深度學習的應用-Deep Instinct。Deep Instinct開發(fā)了一種移動和端點網(wǎng)絡安全解決方案，用于利用深度學習并檢測服務器、端點和移動電話之間的實時威脅。啟用深度學習的這項技術(shù)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(qū)分有害攻擊和無害攻擊，并可以立即將其保護擴展到整個網(wǎng)絡。由于它具有跨教育、金融服務和醫(yī)療保健部門識別勒索軟件的能力，因此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(shù)系統(tǒng)的追求。人工智能已經(jīng)從基本的聊天機器人演變?yōu)閺碗s的全職助手機器人。如今，最先進的AI系統(tǒng)憑借其標簽可以快速翻譯語言并識別網(wǎng)絡圖像。伴隨著這一令人難以置信的發(fā)展，企業(yè)組織現(xiàn)在正在使用AI來解決一些最困難的挑戰(zhàn)。

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(tǒng)具有深度學習的后端學習功能，研究人員希望開發(fā)先進的人工智能系統(tǒng)，以解決社會上一些最大的挑戰(zhàn)，例如治愈癌癥、開發(fā)安全的自動駕駛網(wǎng)絡以及推進醫(yī)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(fā)揮作用。研究人員發(fā)現(xiàn)，這些系統(tǒng)可以幫助機器識別各種產(chǎn)品并刺激工業(yè)自動化。這些系統(tǒng)可以解決表面缺陷，通過其亮度和形狀識別產(chǎn)品，并在沒有人工干預的情況下在現(xiàn)場進行復雜的檢查。通過這樣做，深度學習支持的邊緣計算可以有效地構(gòu)建更具彈性的計算系統(tǒng)，同時最大程度地減少人為干預。

計算和網(wǎng)絡設備的使用已經(jīng)轉(zhuǎn)移了將數(shù)據(jù)分配和存儲到邊緣計算的負擔。智能工廠的興起，生物特征識別以及向云的轉(zhuǎn)移為邊緣計算中的深度學習模型創(chuàng)造了巨大的機會。邊緣計算中的這些系統(tǒng)提供了一定程度的自動化，使這些具有IoT功能的設備如何通過各種模擬進行培訓，并與人工智能協(xié)同工作以收集邊緣智能。此過程需要對網(wǎng)絡進行虛擬化，或者對虛擬機和容器的組合進行虛擬化，以最大程度地分配資源，并隔離服務以實現(xiàn)更快的計算。為了提高邊緣計算的速度、需要解決隱私、風險控制和響應延遲的問題。

未來發(fā)展

這項引人入勝的技術(shù)發(fā)展緩慢，但隨著技術(shù)的進步，它肯定會繼續(xù)為新興技術(shù)提供不可思議的價值。無論是AI、網(wǎng)絡安全還是大數(shù)據(jù)，隨著深度學習不斷推動新興技術(shù)的發(fā)展，我們一定會看到更加驚人的進步。
編輯：lyn