突破新兴技术的边界

而使这些系统能够有效学习。为了提高这些系统的准确性，必须向它们提供更多数据，以建立更复杂的决策标准。

可以理解，一旦这种技术在商业上可行，该技术就有可能破坏每个业务孤岛。到目前为止，根据Market Research Future(MRFR)的最新报告，到2023年，深度学习市场的价值将达到174亿美元。深度学习的应用与诸如机器学习、大数据和网络安全将重塑当今的现代商业环境。

从大数据到AI，几乎每个正在发展的技术分支都受益于深度学习的深刻价值。在以下各节中，我们将深入探讨这个人工智能机器学习分支如何地促进了新兴技术的发展。

大数据拓展深度学习的道路

深度学习模型传统上依靠结构化和非结构化数据来建立决策流程。在语音识别和文本翻译中，与该技术配对的大数据使应用程序可以构建类似于人的特质的更复杂的语音识别和文本翻译应用。此外，计算机视觉应用程序也已经通过大数据和深度学习的配对而发展。在这里，计算机视觉应用可以做出更像人的决策，从而为从军事到医学的各种孤岛带来好处。

最后，标签和图形处理的能力已经增强，可以处理大量数据，并在训练深度学习模型中发挥关键作用。这些发展趋势很可能会在航运、制药和其他依赖标签和图形设计的行业中提供价值。

通过深度学习增强网络安全

网络安全的主要发展之一是启用了深度学习的应用-Deep Instinct。Deep Instinct开发了一种移动和端点网络安全解决方案，用于利用深度学习并检测服务器、端点和移动电话之间的实时威胁。启用深度学习的这项技术可以通过深度学习算法防止攻击并预测未知攻击。它可以区分有害攻击和无害攻击，并可以立即将其保护扩展到整个网络。由于它具有跨教育、金融服务和医疗保健部门识别勒索软件的能力，因此可以见证较高的采用率。

人工智能分析

人工智能(AI)是人工机器学习的另一分支，是对设计模仿人类智能、理性和个性的自我意识技术系统的追求。人工智能已经从基本的聊天机器人演变为复杂的全职助手机器人。如今，最先进的AI系统凭借其标签可以快速翻译语言并识别网络图像。伴随着这一令人难以置信的发展，企业组织现在正在使用AI来解决一些最困难的挑战。

深度学习可以被视为自主AI机器的学习组成部分。通过使AI系统具有深度学习的后端学习功能，研究人员希望开发先进的人工智能系统，以解决社会上一些最大的挑战，例如治愈癌症、开发安全的自动驾驶网络以及推进医学的各个方面。

边缘计算

深度学习模型也可以在边缘计算中发挥作用。研究人员发现，这些系统可以帮助机器识别各种产品并刺激工业自动化。这些系统可以解决表面缺陷，通过其亮度和形状识别产品，并在没有人工干预的情况下在现场进行复杂的检查。通过这样做，深度学习支持的边缘计算可以有效地构建更具弹性的计算系统，同时最大程度地减少人为干预。

计算和网络设备的使用已经转移了将数据分配和存储到边缘计算的负担。智能工厂的兴起，生物特征识别以及向云的转移为边缘计算中的深度学习模型创造了巨大的机会。边缘计算中的这些系统提供了一定程度的自动化，使这些具有IoT功能的设备如何通过各种模拟进行培训，并与人工智能协同工作以收集边缘智能。此过程需要对网

（编辑：江门站长网）

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