深度學習

深度學習解決方案正在通過這些好處將製造企業轉變為高效率的組織：提高生產力，減少生產缺陷，提高產能利用率和降低維護成本。

隨著公眾以及開發者和研究團體對深度學習的興趣越來越大，該領域可能會出現突破性進展。最近的圖靈獎得主等專家期望這種突破來自於膠囊網路、深度強化學習和其他補充深度學習目前侷限性的方法等領域。

金融公司擁有的資料–如交易、支付、賬單、供應商、客戶–為開發有效的深度學習解決方案提供了機會。

資料增強技術人為地生成真實資料集的不同版本以增加其規模。計算機視覺和自然語言處理（NLP）模型使用資料增強策略來處理資料稀缺和資料多樣性不足的問題。

深度學習模型的計算能力使醫療衛生領域的快速、準確和高效運作成為可能。深度學習網路正在改變病人護理，它們在臨床實踐中對衛生系統具有根本性的作用。計算機視覺、自然語言處理、強化學習是醫療保健領域最常用的深度學習技術。

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。

深度學習是機器學習領域的一個最先進的領域。深度學習模型可以從例項中學習，它們需要用足夠的資料進行訓練。深度學習演算法的預測可以提升企業的業績。然而，它們也有一些挑戰，如資料飢渴，難以解釋，並且由於收集和標記資料的成本，可能很昂貴。