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深度学习革命的10个领域

深度学习是机器学习的一个子领域,属于人工智能(AI)和物联网(IoT)。然而,如果没有深度学习的应用,自动化和智能就不会达到今天的水平。例如,人工智能在制造业已经取得了长足的进步,比如预测性维修技术。然而,受益于深度学习应用的并非只有这个行业。

深度学习机器学习的一个子领域,属于人工智能(AI)和物联网(IoT)。然而,如果没有深度学习的应用,自动化和智能就不会达到今天的水平。例如,人工智能在制造业已经取得了长足的进步,比如预测性维修技术。然而,受益于深度学习应用的并非只有这个行业。

以下是深度学习革命的10个领域。

1.数字助手

最常见的深度学习应用之一是数字助手。在当今社会,他们变得越来越标准。智能手机等设备中的语音助手很可能有来自大型科技公司之一——Siri、Cortana、Alexa或谷歌

这些人工智能系统使用自然语言处理来理解和执行你的请求。像让Alexa播放音乐这样简单的事情都使用了深度学习。另一个例子是Siri会根据你的习惯和偏好进行调整。例如,持续设置闹钟可能会让Siri在你忘记的时候提醒你。

2.能源

能源行业一直在波动。无论是关于可再生能源的争论,还是石油和天然气价格的变化,这都是一个广阔的领域。然而,这个行业的工人已经适应了新技术。

随着人口的增长,对能源和电力的需求越来越大。行业工人可以利用具有深度学习能力的技术,根据他们收到的数据调整生产标准。维护和监控也需要艰苦的劳动。预测性维护和红外技术等深度学习应用让一切变得更容易。

3.酒店

酒店行业是另一个巨大的行业。它包括住宿、活动策划和主题公园等以客户为导向的工作。在一个覆盖数十亿人口的领域,深度学习是必要的。

在客户服务方面,深度学习人工智能技术已经取得了相当大的进步。例如,酒店现在可以使用机器人完成送餐、清洁和接待客人等任务。这些形式的监督和非监督学习是使深度学习如此不可或缺的根源。

此外,酒店企业将使用具有深度学习功能的技术来预测全年的需求和入住率,并为客人提供个性化体验。

4.农业

农业无处不在——即使在城市这样的地方看不到。然而,仅仅因为这是一个与自然合作的产业,并不意味着它没有得到最新的进展。

随着全球变暖,某些作物的产量下降。这种波动要求工人提前考虑他们将如何维持供应和需求必需品。深度学习预测是解决方案之一。

工作人员使用来自卫星和传感器的数据来更好地了解未来的天气模式。然后,它们就会迅速开始生产,并确保温度不会对产量造成较大的影响。

5.制造业

世界上最重要的产业之一是制造业。没有它,企业将无法销售他们的产品,供应链将不再存在。在2019年取得进展的基础上,今年出现了新型深度学习技术的重大应用。

预测维护在其他行业也存在,但它在制造业的应用更加广泛。设备和机器是企业固有的一部分。如果能够在它们坏掉之前修复它们将节省大量时间、金钱和精力。

制造业中深度学习人工智能的其他例子包括销售预测和高级分析。有了这些工具,制造商可以看到未来几个月的供求水平变化。然后,他们可以相应地调整他们的计划。

6.零售

在生产之后,零售是供应链的最后一步。这个行业的任何人都努力让自己的产品和服务在客户面前脱颖而出。幸运的是,深度学习应用程序对这一过程有很大帮助。

无论是在店内还是在网上的每一笔交易,数据就是结果。例如,深度学习算法可以了解在线客户的偏好和购买习惯。然后,该系统可以根据用户的兴趣推荐个性化的内容。这是一个非常神奇的过程。

7.食品

就像零售和农业一样,适应新技术是前进的方向。例如,2020年是送餐应用的时代。人们呆在家里的时间比以往任何时候都多,食品行业也因此发生了变化。

食品企业可以利用深度学习来了解当前的消费者行为。然后,它可以预测未来的趋势。

从农业的角度来看,食品行业的其他部分可以使用数据算法来分析主要趋势。在此基础上,供应链可以协同工作,以满足不断变化的需求。

8.网络安全

随着物联网通过高科技设备和互联网连接给世界带来革命,它也打开了更多的技术漏洞。网络罪犯利用不安全的网络攻击和破坏各种设备——无论是个人电话还是公司数据库

在这里,深度学习可以让公司和个人在攻击前抢先一步。用AI系统保护物联网设备是新的规范。数据有极高的价值,绝对不能丢失,而深度学习可以提供帮助。

9.汽车

汽车工业生产各种各样的汽车。它也是最能体现人工智能创新的重要领域之一。

特斯拉就是一个显著的例子。特斯拉的车辆都有自动驾驶选项和先进的自动检测系统。例如,如果你在路上很难集中注意力,汽车的神经网络可以及时检测出来并引导你集中注意力。深度学习的真正力量在于它可以适应你的个人偏好和习惯。

10.医疗

深度学习的最后一个关键应用是在医疗保健行业。在这一领域,人工智能有可能拯救生命。

深度学习有助于诊断和治疗。随着新算法的发展,它们利用深度学习来分析趋势、模式和行为。其结果是预测性诊断——系统可以预测哪些患者可能感染疾病。

在治疗方面,医生可以使用相同的数据和算法来个性化护理。满足病人的需要将推动这个行业向前发展。

深度学习,深度理解

最终,深度学习能让每个行业的员工更好地了解当今和未来的世界。无论是制造业的人工智能还是汽车领域的人工智能,深度学习展示了影响技术发展方向的趋势和行为,以及这些技术将如何引领该领域的发展方向。

责任编辑:lq

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