諸如大數據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數據集并基于人類無法實現的海量數據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。這些系統將新數據與基準數據進行比較，從而使這些系統能夠有效學習。為了提高這些系統的準確性，必須向它們提供更多數據，以建立更復雜的決策標準。

可以理解，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將達到174億美元。深度學習的應用與諸如機器學習、大數據和網絡安全將重塑當今的現代商業環境。

從大數據到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的發展。

大數據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數據來建立決策流程。在語音識別和文本翻譯中，與該技術配對的大數據使應用程序可以構建類似于人的特質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通過大數據和深度學習的配對而發展。在這里，計算機視覺應用可以做出更像人的決策，從而為從軍事到醫學的各種孤島帶來好處。

最后，標簽和圖形處理的能力已經增強，可以處理大量數據，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、制藥和其他依賴標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，并可以立即將其保護擴展到整個網絡。由于它具有跨教育、金融服務和醫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系統的追求。人工智能已經從基本的聊天機器人演變為復雜的全職助手機器人。如今，最先進的AI系統憑借其標簽可以快速翻譯語言并識別網絡圖像。伴隨著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后端學習功能，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，例如治愈癌癥、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別各種產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別產品，并在沒有人工干預的情況下在現場進行復雜的檢查。通過這樣做，深度學習支持的邊緣計算可以有效地構建更具彈性的計算系統，同時最大程度地減少人為干預。

計算和網絡設備的使用已經轉移了將數據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功能的設備如何通過各種模擬進行培訓，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。

未來發展

這項引人入勝的技術發展緩慢，但隨著技術的進步，它肯定會繼續為新興技術提供不可思議的價值。無論是AI、網絡安全還是大數據，隨著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。