深度學習可以被定義為一種基于人工神經網絡的機器學習形式，它利用多個處理層，以便逐步從數據中提取更好和更高級的見解。本質上，它只是人工智能平臺和機器學習的一種更復雜的應用。

以下是深度學習領域的一些熱門趨勢：

模型擴展

目前，深度學習的許多令人興奮點都集中在擴展大型、相對通用的模型，也就是現在被稱為基礎模型。他們正在展示出令人驚訝的能力，例如生成新穎的文本、從文本生成圖像以及從文本生成視頻。任何擴展AI模型的技術都為深度學習增加更多功能。這在算法中得到了體現，這些算法超越了對多方面答案和行動的簡單響應，這些答案和行動更深入地挖掘了數據、偏好和潛在行動。

擴大規模限制

然而，并不是每個人都相信擴展神經網絡的規模會繼續取得成果。僅憑規模，能在智能方面走多遠還存在一些爭議。

當前的模型在幾個方面受到局限，比如單獨使用神經網絡可以實現哪些功能，以及將發現哪些新方法將神經網絡與其他AI范例相結合。

AI與模型訓練

人工智能并不是即時的洞察力。深度學習平臺需要時間來分析數據集、識別模式，并開始得出在現實世界中具有廣泛適用性的結論。好消息是，AI平臺正在迅速發展，以滿足模型訓練的需求。

人工智能平臺正在經歷根本性的創新，并迅速達到與數據分析相同的成熟度水平，而不是花幾周時間學習足夠的知識才能發揮作用。隨著數據集變得越來越大，深度學習模型的資源消耗越來越大，需要大量的處理能力來進行數百萬次的預測、驗證和重新校準。圖形處理單元正在改進以處理這種計算，AI平臺正在進化以跟上模型訓練的需求。企業也可以通過結合開源項目和商業技術來增強其AI平臺。

在做出決策時，必須考慮技能、部署速度、支持的算法種類以及系統的靈活性。

容器化工作負載

深度學習工作負載越來越集中化，進一步支持自主操作。容器技術使組織在MLOps中具有隔離性、可移植性、無限的可擴展性和動態行為。因此，AI基礎設施管理將變得比以前更自動化、更容易、更友好。

容器化是關鍵，Kubernetes將幫助云原生MLOps與更成熟的技術集成。為了跟上這一趨勢，企業可以發現他們的AI工作負載與Kubernetes一起運行在更靈活的云環境中。

規范性建模優于預測性建模

在過去的許多年中，建模經歷了許多階段。最初的嘗試試圖從歷史數據預測趨勢。這有一定的價值，但沒有考慮環境、突然的流量峰值和市場力量的變化等因素。特別是，實時數據在早期的預測建模工作中沒有發揮真正的作用。

隨著非結構化數據變得越來越重要，企業希望對其進行挖掘以收集洞察力。隨著處理能力的提高，實時分析突然變得突出。社交媒體產生的海量數據更增加了對實時信息處理的需求。

這與人工智能、深度學習和自動化有什么關系

目前和以前的許多行業實施的人工智能，都依賴于人工智能通知人類一些預期事件，然后人類有專家知識知道采取什么行動。越來越多的供應商正在轉向能夠預測未來事件并采取相應行動的人工智能。

這為更有效的深度學習網絡打開了大門。隨著多層神經網絡不斷使用實時數據，人工智能可以用來減輕人類越來越多的工作量。深度學習可以用來根據歷史、實時和分析數據制定預測決策，而不是將決策提交給人類專家。