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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，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。

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)集并有人類無法實現(xiàn)的對海量數(shù)據(jù)集做出復雜決策的能力。

深度學習具有類似于人腦的模型系統(tǒng)， 可學習復雜的概念。這些系統(tǒng)可將新數(shù)據(jù)與基準數(shù)據(jù)進行比較， 從而得到有效學習與鍛煉。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)，以建立對更復雜的數(shù)據(jù)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)就有可能深入到每個行業(yè)中。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。深度學習的應用與機器學習、大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡安全將開辟當今的現(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器學習分支如何地促進了新興技術(shù)的發(fā)展。

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，最大程度地減少人為干預。機器視覺正是運用了邊緣計算系統(tǒng)實現(xiàn)了對產(chǎn)品的質(zhì)量檢測，并實現(xiàn)了制造業(yè)的人工智能化。

人工智能分析

人工智能（AI）是人工機器學習的另一分支，旨在設計模仿人類智能、理性和個性的自我意識技術(shù)系統(tǒng)。 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來解決一些人工勞動無法解決的難題。

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。標簽和圖形處理的能力的增強，在訓練深度學習模型中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

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， 它可以做出更像人的決策，從而為從軍事到醫(yī)學的發(fā)展帶來好處。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， 用于利用深度學習來檢測服務器、端點和移動電話之間存在的實時威脅。 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， 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。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

隨著技術(shù)的進步，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，我們一定會看到更加驚人的進步。