深度學(xué)習(xí)是更大范圍的人工機(jī)器學(xué)習(xí)家族的一部分， 旨在通過人造的人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類的行為邏輯， 其好處是具有調(diào)查海量數(shù)據(jù)集并有人類無法實(shí)現(xiàn)的對(duì)海量數(shù)據(jù)集做出復(fù)雜決策的能力。深度學(xué)習(xí)具有類似于人腦的模型系統(tǒng)， 可學(xué)習(xí)復(fù)雜的概念。這些系統(tǒng)可將新數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較， 從而得到有效學(xué)習(xí)與鍛煉。為了提高這些系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，必須向它們提供更多數(shù)據(jù)，以建立對(duì)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)的決策標(biāo)準(zhǔn)?？梢岳斫?，一旦這種技術(shù)在商業(yè)上可行，該技術(shù)就有可能深入到每個(gè)行業(yè)中。到目前為止，根據(jù)Market Research Future（MRFR）的報(bào)告，到2023年，深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)的價(jià)值將達(dá)到174億美元。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用與機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)安全將開辟當(dāng)今的現(xiàn)代商業(yè)的新環(huán)境。在以下各節(jié)中，我們將深入探討人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)分支如何地促進(jìn)了新興技術(shù)的發(fā)展。

邊緣計(jì)算

深度學(xué)習(xí)模型也可以在邊緣計(jì)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(jī)器識(shí)別各種產(chǎn)品并刺激工業(yè)自動(dòng)化。這些系統(tǒng)可以解決表面缺陷，通過其亮度和形狀識(shí)別產(chǎn)品，并在沒有人工干預(yù)的情況下在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行復(fù)雜的檢查，很大程度地減少人為干預(yù)。機(jī)器視覺正是運(yùn)用了邊緣計(jì)算系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)，并實(shí)現(xiàn)了制造業(yè)的人工智能化。

人工智能分析

人工智能（AI）是人工機(jī)器學(xué)習(xí)的另一分支，旨在設(shè)計(jì)模仿人類智能、理性和個(gè)性的自我意識(shí)技術(shù)系統(tǒng)。 人工智能已經(jīng)從基本的聊天機(jī)器人演變?yōu)閺?fù)雜的全職助手機(jī)器人。如今，先進(jìn)的AI系統(tǒng)憑借其標(biāo)簽可以快速翻譯語言并識(shí)別網(wǎng)絡(luò)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來解決一些人工勞動(dòng)無法解決的難題。通過使AI系統(tǒng)具有深度學(xué)習(xí)的后端學(xué)習(xí)功能，研究人員希望開發(fā)先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)，以解決社會(huì)上一些挑戰(zhàn)，例如醫(yī)學(xué)、開發(fā)安全的自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)以及推進(jìn)醫(yī)學(xué)的各個(gè)方面。

大數(shù)據(jù)拓展深度學(xué)習(xí)的道路

深度學(xué)習(xí)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(shí)別和文本翻譯中， 與該技術(shù)配對(duì)的大數(shù)據(jù)使應(yīng)用程序可以構(gòu)建類似于人的特質(zhì)的更復(fù)雜的語音識(shí)別和文本翻譯應(yīng)用。標(biāo)簽和圖形處理的能力的增強(qiáng)，在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型中發(fā)揮關(guān)鍵作用。此外，計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序也已經(jīng)通過大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的配對(duì)而發(fā)展， 它可以做出更像人的決策，從而為行業(yè)的發(fā)展帶來好處。這些發(fā)展趨勢(shì)很可能會(huì)在航運(yùn)、制藥和其他依賴標(biāo)簽和圖形設(shè)計(jì)的行業(yè)中提供價(jià)值。

通過深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)安全的主要發(fā)展之一是啟用了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用-Deep Instinct。Deep Instinct開發(fā)了一種移動(dòng)和端點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)安全解決方案， 用于利用深度學(xué)習(xí)來檢測(cè)服務(wù)器、端點(diǎn)和移動(dòng)電話之間存在的實(shí)時(shí)威脅。 啟用深度學(xué)習(xí)的這項(xiàng)技術(shù)可以通過深度學(xué)習(xí)算法防止攻擊并預(yù)測(cè)未知攻擊， 區(qū)分有害攻擊和無害攻擊，并可以立即將其保護(hù)擴(kuò)展到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。此過程需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行虛擬化，或者對(duì)虛擬機(jī)和容器的組合進(jìn)行虛擬化，以很大程度地分配資源，并隔離服務(wù)以實(shí)現(xiàn)更快的計(jì)算。為了提高邊緣計(jì)算的速度、需要解決隱私、風(fēng)險(xiǎn)控制和響應(yīng)延遲的問題。

未來發(fā)展

隨著技術(shù)的進(jìn)步，無論是AI、網(wǎng)絡(luò)安全還是大數(shù)據(jù)，隨著深度學(xué)習(xí)不斷推動(dòng)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與新興行業(yè)的發(fā)展，我們一定會(huì)看到更加驚人的進(jìn)步。