2022-02-19 10:15:04 0
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(xué)習(xí)方面取得了令人難以置信的進(jìn)步,幾乎每個(gè)正在發(fā)展的技術(shù)分支都受益于深度學(xué)習(xí)的深刻價(jià)值。
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),以建立對更復(fù)雜的數(shù)據(jù)的決策標(biāo)準(zhǔn)。
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(gè)行業(yè)中。到目前為止,根據(jù)Market Research Future(MRFR)的最新報(bào)告,到2023年,深度學(xué)習(xí)市場的價(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(yù)的情況下在現(xiàn)場進(jìn)行復(fù)雜的檢查,最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)了對產(chǎn)品的質(zhì)量檢測,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,最先進(jìn)的AI系統(tǒng)憑借其標(biāo)簽可以快速翻譯語言并識別網(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無法解決的難題。
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。 在語音識別和文本翻譯中, 與該技術(shù)配對的大數(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(xué)的發(fā)展帶來好處。這些發(fā)展趨勢很可能會在航運(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)來檢測服務(wù)器、端點(diǎn)和移動電話之間存在的實(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)。此過程需要對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行虛擬化,或者對虛擬機(jī)和容器的組合進(jìn)行虛擬化,以最大程度地分配資源,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(jìn)步。