深度學習是更大范圍的人工機器學習家族的一部分， 旨在通過人造的人造神經網絡模仿人類的行為邏輯， 其好處是具有調查海量數據集并有人類無法實現的對海量數據集做出復雜決策的能力。

深度學習具有類似于人腦的模型系統， 可學習復雜的概念。這些系統可將新數據與基準數據進行比較， 從而得到有效學習與鍛煉。為了提高這些系統的準確性，必須向它們提供更多數據，以建立對更復雜的數據的決策標準。

可以理解，一旦這種技術在商業上可行，該技術就有可能深入到每個行業中。到目前為止，根據Market Research Future（MRFR）的最新報告，到2023年，深度學習市場的價值將達到174億美元。深度學習的應用與機器學習、大數據和網絡安全將開辟當今的現代商業的新環境。在以下各節中，我們將深入探討人工智能機器學習分支如何地促進了新興技術的發展。

邊緣計算

深度學習模型也可以在邊緣計算中發揮作用。 研究人員發現，這些系統可以幫助機器識別各種產品并刺激工業自動化。這些系統可以解決表面缺陷，通過其亮度和形狀識別產品，并在沒有人工干預的情況下在現場進行復雜的檢查，最大程度地減少人為干預。機器視覺正是運用了邊緣計算系統實現了對產品的質量檢測，并實現了制造業的人工智能化。

人工智能分析

人工智能（AI）是人工機器學習的另一分支，旨在設計模仿人類智能、理性和個性的自我意識技術系統。 人工智能已經從基本的聊天機器人演變為復雜的全職助手機器人。如今，最先進的AI系統憑借其標簽可以快速翻譯語言并識別網絡圖像。伴隨著這一令人難以置信的發展，企業組織現在正在使用AI來解決一些人工勞動無法解決的難題。通過使AI系統具有深度學習的后端學習功能，研究人員希望開發先進的人工智能系統，以解決社會上一些最大的挑戰，例如治愈癌癥、開發安全的自動駕駛網絡以及推進醫學的各個方面。

大數據拓展深度學習的道路

深度學習模型傳統上依靠結構化和非結構化數據來建立決策流程。 在語音識別和文本翻譯中， 與該技術配對的大數據使應用程序可以構建類似于人的特質的更復雜的語音識別和文本翻譯應用。標簽和圖形處理的能力的增強，在訓練深度學習模型中發揮關鍵作用。此外，計算機視覺應用程序也已經通過大數據和深度學習的配對而發展， 它可以做出更像人的決策，從而為從軍事到醫學的發展帶來好處。這些發展趨勢很可能會在航運、制藥和其他依賴標簽和圖形設計的行業中提供價值。

通過深度學習增強網絡安全

網絡安全的主要發展之一是啟用了深度學習的應用-Deep Instinct。Deep Instinct開發了一種移動和端點網絡安全解決方案， 用于利用深度學習來檢測服務器、端點和移動電話之間存在的實時威脅。 啟用深度學習的這項技術可以通過深度學習算法防止攻擊并預測未知攻擊， 區分有害攻擊和無害攻擊，并可以立即將其保護擴展到整個網絡。此過程需要對網絡進行虛擬化，或者對虛擬機和容器的組合進行虛擬化，以最大程度地分配資源，并隔離服務以實現更快的計算。為了提高邊緣計算的速度、需要解決隱私、風險控制和響應延遲的問題。

未來發展

隨著技術的進步，無論是AI、網絡安全還是大數據，隨著深度學習不斷推動行業的技術創新與新興行業的發展，我們一定會看到更加驚人的進步。