深度學習是一種基於人工神經網路（ANN）應用的機器學習技術。深度學習對於建立複雜的黑匣子模型很有用，這些模型在大型訓練的高質量資料集上被訓練後表現良好。
因此，深度學習模型在有大量資料的領域很有用，在這些領域中，做出正確的預測會產生價值。例如，它被用於影象、語音和音訊識別、視覺藝術處理、自然語言處理、醫藥開發、生物資訊學、洗錢檢測、提供獨特的客戶體驗等不同領域。
請看深度學習的能力，以及它基於行業和功能的應用。
什麼是深度學習帶來的能力和技術？
一個深度學習模型可以識別、分類和分析結構化資料、影象、文字或聲音。
計算機視覺
計算機視覺包括理解視覺環境和其背景。為了形成一個計算機視覺模型，有三個步驟：
- 從資料集中獲取影象
- 用深度學習演算法自動處理影象
- 識別影象和它的類別。
計算機視覺的型別包括影象分類和分割，物體檢測和跟蹤。請自由探索我們對計算機視覺的研究。
影象分類和分割
深度學習模型可以將一個影象與其他影象區分開來，並通過使用預定義和標記的類別對其進行分類。卷積神經網路（CNN）是深度學習網路，大多用於這個領域。為了方便對影象的分析，使用了影象分割模型。今天，影象分類和分割演算法被用於從我們的日常活動到未來技術的不同領域。例如，這項技術使我們能夠：
- 更準確地分析醫學影象
- 開發自動駕駛汽車
- 為生物識別過程做指紋、虹膜和臉部匹配
- 查詢藝術作品的細節
- 擁有更智慧的家庭安全系統
請隨時閱讀影象識別研究一文。
物體檢測和跟蹤
一幅影象包含各種物體，物體檢測演算法被應用於這些物體的定位和分類。物體檢測模型在物體周圍建立界線盒，並確定界線盒內的物體。物體追蹤可以在檢測到物體後實施。當一個物體在邊界框內移動時，物體追蹤模型會追蹤這個物體到下一個影象中，並更新邊界框。這些模型被用於：
- 從影象中識別人臉
- 識別照片/影象中的特定個體
自然語言處理(NLP)
自然語言處理演算法解釋和分析文字或言語形式的自然語言資料。它能夠生成人類語言、語音或根據聲音的差異來識別說話者。
NLP的深度學習應用包括語音識別、文字分類、情感分析、文字簡化和總結、寫作風格識別、機器翻譯、語音部分標籤和文字轉語音任務。這項技術有助於我們進行：
- 虛擬語音/智慧助理
- 數字工作者
- 電子郵件過濾器
- 自動更正和自動完成的文字檢查
- 與聊天機器人進行交流
- 實時翻譯語言
請隨時檢視關於NLP的相關研究。
自動預測
與其他機器學習方法相比，深度學習模型可以提供更好、更快、更便宜和有價值的預測。這在有大量高質量訓練資料的情況下尤其如此。基於深度人工神經網路（即深度學習）的預測模型可以處理大量的資料，實現非線性關係並找出複雜的模式。
不同行業和部門的深度學習應用場景有哪些？
農業
- 通過使用來自感測器和衛星的資料，考慮到溫度、溼度等因素，優化產量。
航空航天和國防
- 從通過衛星獲得的影象中識別物體
- 使用監控攝像頭來檢測可疑事件或收集情報
汽車
- 開發包括汽車在內的自主事物。有許多深度學習模型用於此類裝置，包括檢測交通標誌和燈光、其他車輛、行人等。
金融服務
- 交易： 估計未來的股票市場價格
- 欺詐檢測： 以更高的準確率和更少的誤報率檢測欺詐活動
- 通過分析多個來源的資訊來評估客戶的信用度，並對貸款申請做出更快的迴應
- 個性化： 為每個客戶確定下一個最佳行動
歡迎閱讀關於深度學習在金融領域的使用案例的文章，瞭解更多。
醫療保健
- 利用醫療成像解決方案診斷疾病，例如識別放射學影象上的潛在癌症病灶
- 個性化的醫學治療
- 確定醫療系統中風險最大的病人
歡迎閱讀關於深度學習在醫療領域的應用案例的文章，瞭解更多。
保險業
- 根據報告或影象自動進行索賠和損害分析
- 基於影象的房屋保險風險預測
- 為風險定價
製造業
製造業公司，包括像汽車這樣的離散製造業或其他工業公司（如石油和天然氣）都依賴於深度學習演算法：
- 提供先進的分析工具來處理有關製造業的大資料
- 利用感測器資料生成關於生產線問題的自動警報（例如關於質量保證或安全），及時通知相關團隊
- 通過分析影象和其他感測器資料支援預測性維護系統
- 用感測器和計算機視覺技能為工業機器人賦能
- 自動監測重型機器周圍的工作環境，以確保人和物品處於安全距離內
歡迎閱讀關於深度學習製造業使用案例的文章，瞭解更多。
藥品和醫療產品
- 藥物發現： 預測藥物效果，監測藥物的使用並識別其副作用
- 實現精準醫療，包括基於遺傳、環境或生活方式因素的補救措施（也稱為個性化醫療）。
公共部門
- 對人口健康風險進行預測
- 用於安全檢查的人臉識別
零售和電子商務
- 提供新的購物體驗，如 “直接走出去 “的商店，無結賬的購物。更多資訊，請隨時閱讀關於無人商店的文章。
- 其他由深度學習驅動的購物體驗包括語音購物和店內機器人。
- 影象搜尋： 掃描產品的影象，在商店裡找到該產品或建議類似的替代品
- 根據購買習慣分析和未來趨勢預測，更準確地預測產品需求
- 提供有效的庫存管理，防止缺貨和供應過剩
- 根據顧客在商店或網上的瀏覽/購買歷史，提供個性化的購物體驗
- 制定個性化的建議和提醒，如為時尚人士提供風格匹配。
不同部門或職能部門的深度學習應用場景有哪些？
資料分析
- 大多數的深度學習應用都能為分析解決方案提供支援。因此，分析部門在許多情況下依賴深度學習
- 使用深度學習模型自動從檔案中提取資料
客戶服務
- 聊天機器人提供即時和個性化的客戶服務
- 監測客戶的反應、評論和社交媒體活動，以確定他們對品牌的評價
- 防止客戶流失： 檢查客戶反饋表/文字中的資料，識別潛在的流失者，並與客戶溝通，不耽誤時間
網路安全
- 入侵檢測/預防系統（IDS / IPS）： 調查使用者活動和網路流量，防止惡意活動並減少錯誤警報
銷售和營銷
- 根據瀏覽資料建立個性化的廣告
- 識別最有可能購買解決方案的潛在客戶
- 在社交媒體中檢測商標和假貨以保護品牌
供應鏈
- 優化路線，以降低成本、碳足跡和交付時間
- 根據感測器資料確定司機或車輛效能的改進建議
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