什么是深度学习?

深度学习,也称为深度神经学习或深度神经网络,是一种人工智能(AI)功能,模仿人脑处理数据和创建促进决策的规律。深度学习是人工智能中机器学习的一部分,它具有能够从非结构化或无标记数据中无监督地学习的网络。

深度学习使用分层方法,通过不断整理所馈送的数据来做出更好的决策。可以这么想:机器学习可以和考试前的临阵磨枪看笔记复习相提并论。深度学习则更像从字母学起,慢慢掌握这些字母和它们千变万化组合而成的单词的孩子。前者只能读懂以前已标识的数据。而后者却意识到他们获得的数据的潜力。

这对企业非常重要,因为它可以在更广的范围和更高的保真度级别上为更复杂的使用案例提供数据见解。

随着深度学习的日益成熟,它正在融入具体的商业应用案例中。深度学习,特别是在计算机视觉领域,已为全球工业阶段做好准备。
企业将分析数据等同于解决业务问题的办法。通过深入学习,他们现在拥有智能机器来分析他们最复杂、多维的数据,以获得新的见解。

受益于深度学习的市场

医疗保健
深度学习在医疗保健这个充满了数据的行业有着最直接的机遇。

医疗保健的主要应用程序是计算机视觉。许多昂贵、要求技术经验的医疗保健程序涉及成像。从MRI到CAT扫描,甚至简单的X光片,医生都使用视觉观察从图片中确定诊断。但是医生的认知负担对于人类本身能力来说太重了,无法保持高效。

然而,深度学习目前擅长图像识别,并且比人类执行此任务的速度更快。通过给予一个程序数百万甚至数十亿的扫描图像,以及它们的诊断结果,深度学习可以破除解读的人力限制,让医生可以专注于制定治疗计划。将来,即使是简单的治疗建议也可以通过基于人工智能的医疗保健助理实现自动化,让医生能够自由地从事需要技能和想象力的工作,比如研究癌症的治疗方法。

除了肿瘤学之外,深度学习为药物发现大有希望。创业公司正在努力探索深度学习如何能够更好地预测基于分子结构与疾病作斗争的最佳药物,甚至发现现有药物的未知用途。

制造业
未来的制造设施将看到许多前沿领域的融合,如机器人、云计算物联网 (IOT)和添加剂制造。其中许多区域需要大量的视觉工作。

与其让人工来完成所有的组装、质检等,各项任务被放入深度学习算法中,可以通过传感器信息来做出更好的决策。

汽车
谷歌、特斯拉、沃尔沃和其他汽车制造商正在努力将自动驾驶汽车推向市场。自动驾驶汽车在不太影响环境等情况下高效快速运送货物方面有很大的前景。 

将深度学习应用于货车可以增加任何依赖道路物流的公司的利润率。

零售
零售还涉及大量的视觉信息。一些公司正在使用消费者以前购买的款式选择作为推荐模板,试图解码人们想要购买的服装类型。

对于已经拥有或在身边看到自己想要的产品的客户,反向图像搜索功能可以让他们购买他们在街上看到别人穿的那件衣服。

在遥远的未来,零售商可以为购物者提供能够解释自然语言的辅助机器人,为购物者提供个性化的购物体验。