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AI深度學(xué)習(xí)

2022-02-19 10:02:17 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(xué)習(xí)市場的價值將達(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。

邊緣計算

深度學(xué)習(xí)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(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(jī)器學(xué)習(xí)的另一分支，旨在設(shè)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(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)計的行業(yè)中提供價值。

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、端點和移動電話之間存在的實時威脅。啟用深度學(xué)習(xí)的這項技術(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(fēng)險控制和響應(yīng)延遲的問題。