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AI深度學習

2022-02-18 15:15:54 0

深度學習是更大範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爲邏輯 好處是具有調查海量數據集並人類無法實現的海量數據集做出複雜決策的能力。

深度學習具有類似于人腦的模型系統, 學習複雜的概念這些系統可將新數據與基准數據進行比較, 從而得到有效學習與鍛煉。为了提高這些系統的准确性,必须向它们提供更多数据,以建立更複雜的數據的決策標准。



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。到目前爲止,根據Market Research Future(MRFR)的最新報告,到2023年,深度學習市场的价值将达到174亿美元。深度學習的应用与机器学习、大数据和网络安全将開辟當今的現代商業的新環境。在以下各節中,KB88凯时客户端官网下载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发挥作用。 研究人员发现,這些系統可以帮助机器识别各种产品并刺激工业自动化。這些系統可以解决表面缺陷,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最大程度地減少人爲幹預。机器视觉正是运用了邊緣計算系统实现了對产品的质量检测,并实现了制造业的人工智能化。

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爲複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並識別網絡圖像。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系统具有深度學習的后端学习功能,研究人员希望开发先进的人工智能系統,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。

大数据拓展深度學習的道路

深度學習模型传统上依靠结构化和非结构化数据來建立决策流程。 在語音識別和文本翻譯中, 与该技术配對的大数据使应用程序可以构建类似于人的特质的更複雜的语音识别和文本翻译应用。標簽和圖形處理的能力增强,在训练深度學習模型中发挥关键作用。此外,计算机视觉应用程序也已经通过大数据和深度學習的配對而發展 它可以做出更像人的决策,從而为从军事到医学的發展带來好处。这些發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業中提供价值。

 

通过深度學習增强网络安全

网络安全的主要發展之一是启用了深度學習的应用-Deep Instinct。Deep Instinct开发了一种移动和端點网络安全解决方案, 用于利用深度學習檢測服務器、端點和移動電話之間存在的實時威脅。 启用深度學習的这项技术可以通过深度學習算法防止攻擊并预测未知攻擊 区分有害攻擊和无害攻擊,并可以立即将其保护扩展到整个网络。此过程需要對网络进行虚拟化,或者對虚拟机和容器的组合进行虚拟化,以最大程度地分配资源,并隔离服务以实现更快的计算。为了提高邊緣計算的速度、需要解决隱私、风险控制和响应延迟的问题。

未來發展

隨著技術的進步,無論是AI、网络安全还是大数据,随着深度學習不断推动行業的技術創新與新興行業的發展,KB88凯时客户端官网下载一定会看到更加惊人的进步。