深度学习

深度学习解决方案正在通过这些好处将制造企业转变为高效率的组织：提高生产力，减少生产缺陷，提高产能利用率和降低维护成本。

随着公众以及开发者和研究团体对深度学习的兴趣越来越大，该领域可能会出现突破性进展。最近的图灵奖得主等专家期望这种突破来自于胶囊网络、深度强化学习和其他补充深度学习目前局限性的方法等领域。

金融公司拥有的数据–如交易、支付、账单、供应商、客户–为开发有效的深度学习解决方案提供了机会。

数据增强技术人为地生成真实数据集的不同版本以增加其规模。计算机视觉和自然语言处理（NLP）模型使用数据增强策略来处理数据稀缺和数据多样性不足的问题。

深度学习模型的计算能力使医疗卫生领域的快速、准确和高效运作成为可能。深度学习网络正在改变病人护理，它们在临床实践中对卫生系统具有根本性的作用。计算机视觉、自然语言处理、强化学习是医疗保健领域最常用的深度学习技术。

深度学习模型在有大量数据的领域很有用，在这些领域中，做出正确的预测会产生价值。例如，它被用于图像、语音和音频识别、视觉艺术处理、自然语言处理、医药开发、生物信息学、洗钱检测、提供独特的客户体验等不同领域。

深度学习是机器学习领域的一个最先进的领域。深度学习模型可以从实例中学习，它们需要用足够的数据进行训练。深度学习算法的预测可以提升企业的业绩。然而，它们也有一些挑战，如数据饥渴，难以解释，并且由于收集和标记数据的成本，可能很昂贵。