深度学习是更大范围的人工机器学习家族的一部分， 旨在通过人造的人造神经网络模仿人类的行为逻辑， 其好处是具有调查海量数据集并有人类无法实现的对海量数据集做出复杂决策的能力。

深度学习具有类似于人脑的模型系统， 可学习复杂的概念。这些系统可将新数据与基准数据进行比较， 从而得到有效学习与锻炼。为了提高这些系统的准确性，必须向它们提供更多数据，以建立对更复杂的数据的决策标准。

可以理解，一旦这种技术在商业上可行，该技术就有可能深入到每个行业中。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。深度学习的应用与机器学习、大数据和网络安全将开辟当今的现代商业的新环境。在以下各节中，我们将深入探讨人工智能机器学习分支如何地促进了新兴技术的发展。

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，最大程度地减少人为干预。机器视觉正是运用了边缘计算系统实现了对产品的质量检测，并实现了制造业的人工智能化。

人工智能分析

人工智能（AI）是人工机器学习的另一分支，旨在设计模仿人类智能、理性和个性的自我意识技术系统。 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来解决一些人工劳动无法解决的难题。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。

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。标签和图形处理的能力的增强，在训练深度学习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学习的配对而发展， 它可以做出更像人的决策，从而为从军事到医学的发展带来好处。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， 用于利用深度学习来检测服务器、端点和移动电话之间存在的实时威胁。 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， 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。此过程需要对网络进行虚拟化，或者对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。为了提高边缘计算的速度、需要解决隐私、风险控制和响应延迟的问题。

未来发展

随着技术的进步，无论是AI、网络安全还是大数据，随着深度学习不断推动行业的技术创新与新兴行业的发展，我们一定会看到更加惊人的进步。