深度学习：潜入机器学习世界！

当你听到“深度学习”这个词时，你会想到什么？ 您可能会想到将在不久的将来接管我们世界的智能机器人和机器，对吧？ 好吧，这根本不是深度学习。 通俗地说，深度学习是一种人工智能方法，旨在模仿人脑的工作方式来处理大量数据并从中提取有意义的模式，以促进数据驱动的决策制定。
今天，数据统治一切——它是我们生活的数字世界的新王。人工智能、机器学习和深度学习都专注于一件事——利用大数据推动创新。 对人工智能技术的兴趣每时每刻都在飙升，而深度学习是正在颠覆每个行业的前沿方法。 根据Tractica 最近的一份研究报告，人工智能市场预计将从 2016 年的 32 亿美元增长到 2025 年的 898 亿美元。这些数字只会强化一个事实，即人工智能、机器学习和深度学习将在发展中发挥更大的作用以及业务和 IT 部门的转型。

什么是深度学习？

深度学习与人工智能和机器学习密切相关。 怎么样，你问？
如您所见，深度学习是 ML 的一个子集，而 ML 又是 AI 的一个子集。 因此，虽然人工智能是更广泛的保护伞，专注于教机器如何独立和智能地思考，但机器学习是一种人工智能方法，旨在创建可以从大型数据集中提取有价值信息的算法。 另一方面，深度学习是 ML 的一个分支，它使用特定的算法——神经网络——来实现 ML 的最终目的。
什么是机器学习及其重要性

深度学习是开发和训练神经网络的专有技术。 神经网络的结构从人脑的结构中汲取灵感，更准确地说，是大脑皮层。 因此，类似于大脑皮层，人工神经网络也有许多相互连接的感知器层。 与以线性方法分析数据的传统数据方法不同，深度学习依赖于训练机器的非线性方法来处理数据。 输入深度学习系统的数据通过隐藏层的互连网络。
神经网络的这些隐藏层处理、分析、修改和操纵数据以确定其与目标变量的关系。 网络的每个节点都承载着特定的权重，数据每经过一个节点，就将输入值乘以它的权重。 这个过程一直持续到它到达输出层，最终输出转化为有价值的信息。 因此，深度学习消除了手动识别隐藏在数据中的模式的过程。

深度学习的职业机会

IT 界的任何人都必须在其职业生涯的某个阶段听说过深度学习。 随着人工智能的突飞猛进，深度学习领域也在飞速发展。 由于深度学习是一个快速发展的研究领域，它为专门从事人工智能和机器学习技术的个人创造了大量的就业机会。 如今，对深度学习领域熟练和训练有素的专业人员的需求，特别是对深度学习工程师和深度学习研究人员的需求，在行业的各个平行领域都呈多倍增长。

根据Grand View Research, Inc. 2017 年的一份报告，到 2025 年，美国的深度学习市场预计将达到 102 亿美元。

6 个适合初学者的有趣机器学习项目创意

美国深度学习市场收入（2014-25）

根据Indeed的最新统计数据，美国深度学习专业人员的平均工资介于深度学习研究科学家每年 71,935 美元到深度学习计算机视觉工程师每年 140,856 美元之间。

成功的深度学习职业所需的技能

由于深度学习是 ML 的一个子集，因此深度学习所需的技能与 ML 所需的技能几乎相同。 到目前为止，您已经猜到这里必须具备编程知识。 大多数流行的深度学习库都是用 R 和 Python 编写的。 因此，如果您精通这两种语言中的任何一种，就足够了。 除了拥有广泛的计算机科学和编程基础知识外，您还必须在数学、统计和概率以及数据建模方面有扎实的基础。
深度学习工程师工作的一个重要部分是设计可以与其他已经存在的软件组件无缝通信以及集成的算法和系统。 因此，软件设计技能是该领域的必备技能。 您还需要熟悉使用标准 ML 库和算法，包括 MLib、TensorFlow 和 CNTK。

现实世界中的深度学习

深度学习已经渗透到我们生活的几乎所有重要方面。 不管我们是否意识到，深度学习技术无处不在。 世界各地的组织和公司正在利用深度学习技术来推动自动驾驶汽车和聊天机器人等创新，以开发有用的服务，如欺诈预防、预测分析、任务自动化等等。
现在让我们看看现实世界中深度学习的一些最佳用例！

• • 深度学习技术最优秀的例子之一是 Netflix、亚马逊和 Facebook 等在线平台上的个性化推荐列表。 在线和社交媒体巨头可以访问用户生成的数据宝库。 使用深度学习技术，他们能够从用户生成的数据中提取有用的信息，然后用于根据个人用户的品味和偏好创建定制和个性化的建议列表。

• • 深度学习网络能够成功地实时分析行为。 DeepGlint是一种深度学习解决方案，可以获取有关任何物体行为的实时洞察，无论是人类还是汽车等无生命物体。

• • 图像识别是深度学习的另一个应用。 图像识别旨在识别和识别图像中的对象，同时了解图像的内容和上下文。 AlchemyAPI开发图像识别技术已经有一段时间了。 CamFind是一个利用 AlchemyVision API 的移动应用程序——它不仅可以告知用户图像中的对象，还可以告诉他们可以从哪里购买这些对象。

• • 深度学习应用程序也在广告领域找到了自己的方式。 广告网络和营销人员利用深度学习技术构建数据驱动的预测广告、定向展示广告和实时竞价 (RTB) 广告等等。 例如，中国搜索引擎百度使用深度学习来预测用户可以关联的此类广告内容和方法。 这有助于增加公司的收入。

• 许多公司正在使用由深度学习提供支持的模式识别来检测和预防欺诈。 PayPal 在防止欺诈性支付交易和购买方面取得了成功。 它在H2O （一个开源预测分析平台）的帮助下实现了这一目标，该平台使用先进的 ML 算法实时分析数据，以检查任何暗示欺诈活动和安全威胁的异常情况。

这些只是来自大量其他创新现实项目的深度学习的几个用例。 与 AI 和 ML 一样，深度学习仍在不断涌现和发展。 未来，深度学习以及人工智能和机器学习将为更多此类突破性创新铺平道路，这些创新将以我们无法想象的方式彻底改变我们的生活。