大数据和人工智能等新兴技术正在以惊人的速度发展，这在一定程度上得益于深度学习的惊人进步。
深度学习是更大的人工机器学习家族的一部分，旨在通过人造人工神经网络模仿类人的学习和逻辑。深度学习的好处是它能够调查海量数据集，并根据这些人类无法实现的海量数据集做出复杂的决策。深度学习模型学习复杂的概念，这些概念以迭代方式为复杂的决策提供支持。这些系统将新数据与基线数据进行比较，使这些系统能够有效地学习。为了提高这些系统的准确性，必须向它们提供更多的数据，以建立更复杂的决策标准。
可以理解的是，一旦这种类型的技术在商业上可行，这项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。深度学习的应用与机器学习、大数据和网络安全等新兴技术相结合，将重新构想当今的现代商业环境。
从大数据到人工智能，几乎每个不断发展的技术分支都受益于深度学习的深厚价值。在以下部分中，我们将深入探讨这个人工机器学习分支究竟如何帮助推进新兴技术。
大数据拓展深度学习的途径
深度学习模型传统上依赖于结构化和非结构化数据来构建决策流程。在语音识别和文本翻译中，大数据与该技术相结合，使应用程序能够构建更复杂的语音识别和文本翻译应用程序，类似于近乎人类的品质。此外，计算机视觉应用也通过大数据和深度学习的结合而发展。在这里，计算机视觉应用可以做出更像人类的决策，为从军事到医学的各种孤岛提供好处。
最后，标签和图形处理处理处理大量数据的能力有所提高，并在训练深度学习模型方面发挥着关键作用。这些演变可能会在航运，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深度学习应用程序，称为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、端点和移动电话中的实时威胁。这种支持深度学习的技术可以防止零日攻击，并通过深度学习算法预测未知攻击。它可以区分有害和无害的攻击，并可以立即跨网络扩展其保护。它可以见证高采用率，因为它能够识别教育，金融服务和医疗保健领域的勒索软件。
人工智能分析
人工智能（AI）是人工智能（AI）的人工智能（AI）的另一个分支，即设计设计模仿人类智能，理性和个性的自我意识技术系统。人工智能已经从一个基本的聊天机器人演变成一个复杂的全职助理机器人。今天，最先进的人工智能系统可以快速翻译语言，并由于其标签来识别网络的图像。在这种令人难以置信的演变之后，组织现在正在利用人工智能来解决一些最困难的挑战。
深度学习可以被认为是自主AI机器的学习组件。通过使人工智能系统具有深度学习的后端学习能力，研究人员希望开发先进的人工智能系统，以应对社会的一些最大挑战，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，并在现场进行复杂的检测，而无需人工干预。在此过程中，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，同时最大限度地减少人为干预。
计算和网络设备的使用已将分配和存储数据的负担转移到边缘计算上。智能工厂的兴起、生物识别以及向云的转变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为如何使用各种模拟训练这些支持物联网的设备提供了一定程度的自动化，并与人工智能协同工作以收集边缘智能。此过程需要网络虚拟化或虚拟机和容器的组合，以最大限度地分配资源并隔离服务以加快计算速度。需要解决隐私、风险控制和响应延迟等问题，以提高边缘计算的速度。
前进
这项引人入胜的技术正在缓慢发展，但随着新兴技术的发展，它肯定会继续为新兴技术提供令人难以置信的价值。无论是人工智能、网络安全还是大数据，随着深度学习不断推动新兴技术的边界，我们一定会看到令人着迷的进步。
