深度学习是机器学习最先进的形式之一，在许多行业都有新的发展。在本文中，我们将解释这个概念，并给出一些使用它的最新和最好的方法的例子。

什么是深度学习?

人们曾多次尝试对深度学习进行定义。

就像我们过去解释过，机器学习可以被认为是人工智能的一种后代。以同样的方式，您可以将深度学习视为进一步评估的机器学习类型。

根据维基百科：深入学习（也称为深层结构化学习）是基于具有代表学习的人工神经网络的更广泛的机器学习方法的一部分。学习可以监督，半监督或无人监督。

虽然该定义确实给了我们一些关于我们所看到的线索，但它应该得到一些使用的术语的解释。

人工神经网络是模拟生物通信节点行为的计算机化网络。生物神经网络与其他人工网络的不同之处在于它们是动态的和模拟的。这不仅使它们更灵活，也使它们更难在人工神经网络中模仿。

表示学习或特征学习是一组技术，允许系统从原始数据中自动发现特征检测或分类所需的表示。换句话说，表示学习是一种通过训练神经网络从未标记的数据中提取特征的方法

深度学习如何变得更先进?

基本的机器学习方法正以令人印象深刻的速度在其设计目标上变得更好。但它们仍然需要人类不时的指导。例如，当用户注意到算法将一个假语句接受为真时。在这种情况下，算法做出的预测变得毫无价值，情况需要被纠正。

深度学习使用多个层，该层允许算法自行确定预测是否准确。众所周知，您有时可以根据虚假事实达成准确的结论。深度学习模型通常旨在使用逻辑结构分析数据，并以与人类如何得出结论的方式进行那种方式。这种层状的方法产生了更能够自我监管学习的方法，就像人类大脑一样。

这里明显的警告是，不是每个人的大脑都能遵循逻辑规则，当我们完善模仿时，我们可能会引入生物大脑中存在的相同弱点。当然，目前深度学习机器处理输入的能力要比人类多得多，这就是原因所在大数据深度学习往往是密切相关的。

深度学习的例子

机器学习和更具体地说，深入学习已经在一些用例中证明了他们的价值，我们可以预期这些领域的更具改进。

优化

流量分析:预测哪些道路和高速公路是瓶颈，以及如何以最少的投资优化流量。例如，在高速公路上增加一条额外的车道是否会被证明是有用的，还是只会在前面几英里处造成同样的问题。

运输自动化：在运输方面，最短的路线并不总是最快的。在某些送货地址上抵达时间可以优化交付路线，这是深入学习可以完成的。

寻找治疗：深度学习神经网络可以帮助构建和加速药物设计。研究人员通过组合来自各种来源的数据来增强对药物发现的深度学习。

市场分析:将机器学习与你的数据相结合，可以洞察哪些线索能给你带来最高的成功率。然而，考虑到您需要一个相对较大的数据集，这对于较小的组织可能不是很有趣，因为它可能导致自我实现的预言。

认识到

语音识别：收听语音命令的应用程序可以学会随着时间的推移更好地了解他们的用户。这有助于克服误解或根本不了解用户的语音助手的回归烦恼。

姿态识别:机器学习领域最新增加的功能之一是识别手势。传感器发出的信号可以通过能量、时间延迟和频率偏移来检测情绪。

Deepfakes无论好坏，对面部表情和声音模式的进一步分析可以为下一步创造更有说服力的数据提供依据deepfakes。通过更好地理解人类行为，模仿并提供更令人信服的结果将变得更容易。

专业

智能手机的摄像头：这些小型摄像机必须弥补其尺寸设定的限制，以便接近专用摄像头制作的图片质量。机器学习算法做了几件事，以提高和提高智能手机的图像质量。

有针对性的广告:为了减少公众不得不观看的广告数量，并优化这些广告的效果，深度学习可以用来提供有针对性的广告，并确保目标是最适合你的产品的人群。

这些只是一些例子。如果你环顾四周，看看过去软件是如何接管了许多需要人类大脑完成的任务，你可能会想到更多。

机器学习的使用也使以前不可能的事情成为可能。例如，谷歌建立了一个保护雨林的系统。该公司基于一个开放源代码的机器学习平台构建了一个解决方案，该平台使用音频检测链锯和伐木卡车的声音，以了解是否有任何非法活动正在发生。机器学习解决方案考虑了各种人工智能技术，以确保它正确检测任何正在发生的破坏。

网络安全行业

我们已经在另一个关于如何博客的博客中谈论人工智能和机器学习可能会影响网络安全。其中一些更改已经采取了形式，其他人在开发的路上很好，但随着我们前进，肯定会发生变化。特别是在涉及武器种族的行业中，诱使双方留在另一个方面。