深度學習：潛入機器學習世界！

當你聽到“深度學習”這個詞時，你會想到什麼？ 您可能會想到將在不久的將來接管我們世界的智能機器人和機器，對吧？ 好吧，這根本不是深度學習。 通俗地說，深度學習是一種人工智能方法，旨在模仿人腦的工作方式來處理大量數據並從中提取有意義的模式，以促進數據驅動的決策制定。
今天，數據統治一切——它是我們生活的數字世界的新王。人工智能、機器學習和深度學習都專注於一件事——利用大數據推動創新。 對人工智能技術的興趣每時每刻都在飆升，而深度學習是正在顛覆每個行業的前沿方法。 根據Tractica 最近的一份研究報告，人工智能市場預計將從 2016 年的 32 億美元增長到 2025 年的 898 億美元。這些數字只會強化一個事實，即人工智能、機器學習和深度學習將在發展中發揮更大的作用以及業務和 IT 部門的轉型。

什麼是深度學習？

深度學習與人工智能和機器學習密切相關。 怎麼樣，你問？
如您所見，深度學習是 ML 的一個子集，而 ML 又是 AI 的一個子集。 因此，雖然人工智能是更廣泛的保護傘，專注於教機器如何獨立和智能地思考，但機器學習是一種人工智能方法，旨在創建可以從大型數據集中提取有價值信息的算法。 另一方面，深度學習是 ML 的一個分支，它使用特定的算法——神經網絡——來實現 ML 的最終目的。
什麼是機器學習及其重要性

深度學習是開發和訓練神經網絡的專有技術。 神經網絡的結構從人腦的結構中汲取靈感，更準確地說，是大腦皮層。 因此，類似於大腦皮層，人工神經網絡也有許多相互連接的感知器層。 與以線性方法分析數據的傳統數據方法不同，深度學習依賴於訓練機器的非線性方法來處理數據。 輸入深度學習系統的數據通過隱藏層的互連網絡。
神經網絡的這些隱藏層處理、分析、修改和操縱數據以確定其與目標變量的關係。 網絡的每個節點都承載著特定的權重，數據每經過一個節點，就將輸入值乘以它的權重。 這個過程一直持續到它到達輸出層，最終輸出轉化為有價值的信息。 因此，深度學習消除了手動識別隱藏在數據中的模式的過程。

深度學習的職業機會

IT 界的任何人都必須在其職業生涯的某個階段聽說過深度學習。 隨著人工智能的突飛猛進，深度學習領域也在飛速發展。 由於深度學習是一個快速發展的研究領域，它為專門從事人工智能和機器學習技術的個人創造了大量的就業機會。 如今，對深度學習領域熟練和訓練有素的專業人員的需求，特別是對深度學習工程師和深度學習研究人員的需求，在行業的各個方面都呈多倍增長。

根據Grand View Research, Inc. 2017 年的一份報告，到 2025 年，美國的深度學習市場預計將達到 102 億美元。

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美國深度學習市場收入（2014-25）

根據Indeed的最新統計數據，美國深度學習專業人員的平均工資介於深度學習研究科學家每年 71,935 美元到深度學習計算機視覺工程師每年 140,856 美元之間。

成功的深度學習職業所需的技能

由於深度學習是 ML 的一個子集，因此深度學習所需的技能與 ML 所需的技能幾乎相同。 到目前為止，您已經猜到這裡必須具備編程知識。 大多數流行的深度學習庫都是用 R 和 Python 編寫的。 因此，如果您精通這兩種語言中的任何一種，就足夠了。 除了擁有廣泛的計算機科學和編程基礎知識外，您還必須在數學、統計學和概率以及數據建模方面有紮實的基礎。
深度學習工程師工作的一個重要部分是設計可以與其他已經存在的軟件組件無縫通信以及集成的算法和系統。 因此，軟件設計技能是該領域的必備技能。 您還需要熟悉使用標準 ML 庫和算法，包括 MLib、TensorFlow 和 CNTK。

現實世界中的深度學習

深度學習已經滲透到我們生活的幾乎所有重要方面。 不管我們是否意識到，深度學習技術無處不在。 世界各地的組織和公司都在利用深度學習技術來推動自動駕駛汽車和聊天機器人等創新，以開發有用的服務，如欺詐預防、預測分析、任務自動化等等。
現在讓我們看看現實世界中深度學習的一些最佳用例！

• • 深度學習技術最優秀的例子之一是 Netflix、亞馬遜和 Facebook 等在線平台上的個性化推薦列表。 在線和社交媒體巨頭可以訪問用戶生成的數據寶庫。 使用深度學習技術，他們能夠從用戶生成的數據中提取有用的信息，然後用於根據個人用戶的品味和偏好為他們創建定制和個性化的建議列表。

• • 深度學習網絡能夠成功地實時分析行為。 DeepGlint是一種深度學習解決方案，可以獲取有關任何物體行為的實時洞察，無論是人類還是汽車等無生命物體。

• • 圖像識別是深度學習的另一個應用。 圖像識別旨在識別和識別圖像中的對象，同時了解圖像的內容和上下文。 AlchemyAPI開發圖像識別技術已經有一段時間了。 CamFind是一個使用 AlchemyVision API 的移動應用程序——它不僅可以告知用戶圖像中的對象，還可以告訴他們可以從哪裡購買這些對象。

• • 深度學習應用程序也在廣告領域找到了自己的方式。 廣告網絡和營銷人員利用深度學習技術來構建數據驅動的預測廣告、定向展示廣告和實時競價 (RTB) 廣告等等。 例如，中國搜索引擎百度使用深度學習來預測用戶可以關聯的此類廣告內容和方法。 這有助於增加公司的收入。

• 許多公司正在使用由深度學習提供支持的模式識別來檢測和預防欺詐。 PayPal 在防止欺詐性支付交易和購買方面取得了成功。 它在H2O （一個開源預測分析平台）的幫助下實現了這一點，該平台使用先進的 ML 算法實時分析數據，以檢查任何暗示欺詐活動和安全威脅的異常情況。

這些只是來自大量其他創新現實項目的深度學習的幾個用例。 與 AI 和 ML 一樣，深度學習仍在不斷湧現和發展。 未來，深度學習以及人工智能和機器學習將為更多此類突破性創新鋪平道路，這些創新將以我們無法想像的方式徹底改變我們的生活。