深度學習是機器學習的一個子領域，屬于人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。然而，如果沒有深度學習的應用，自動化和智能就不會達到今天的水平。例如，人工智能在制造業(yè)已經(jīng)取得了長足的進步，比如預測性維修技術。然而，受益于深度學習應用的并非只有這個行業(yè)。

以下是深度學習革命的10個領域。

1. 數(shù)字助手

最常見的深度學習應用之一是數(shù)字助手。在當今社會，他們變得越來越標準。智能手機等設備中的語音助手很可能有來自大型科技公司之一——Siri、Cortana、Alexa或谷歌。

這些人工智能系統(tǒng)使用自然語言處理來理解和執(zhí)行你的請求。像讓Alexa播放音樂這樣簡單的事情都使用了深度學習。另一個例子是Siri會根據(jù)你的習慣和偏好進行調整。例如，持續(xù)設置鬧鐘可能會讓Siri在你忘記的時候提醒你。

2. 能源

能源行業(yè)一直在波動。無論是關于可再生能源的爭論，還是石油和天然氣價格的變化，這都是一個廣闊的領域。然而，這個行業(yè)的工人已經(jīng)適應了新技術。

隨著人口的增長，對能源和電力的需求越來越大。行業(yè)工人可以利用具有深度學習能力的技術，根據(jù)他們收到的數(shù)據(jù)調整生產(chǎn)標準。維護和監(jiān)控也需要艱苦的勞動。預測性維護和紅外技術等深度學習應用讓一切變得更容易。

3.酒店

酒店行業(yè)是另一個巨大的行業(yè)。它包括住宿、活動策劃和主題公園等以客戶為導向的工作。在一個覆蓋數(shù)十億人口的領域，深度學習是必要的。

在客戶服務方面，深度學習人工智能技術已經(jīng)取得了相當大的進步。例如，酒店現(xiàn)在可以使用機器人完成送餐、清潔和接待客人等任務。這些形式的監(jiān)督和非監(jiān)督學習是使深度學習如此不可或缺的根源。

此外，酒店企業(yè)將使用具有深度學習功能的技術來預測全年的需求和入住率，并為客人提供個性化體驗。

4. 農(nóng)業(yè)

農(nóng)業(yè)無處不在——即使在城市這樣的地方看不到。然而，僅僅因為這是一個與自然合作的產(chǎn)業(yè)，并不意味著它沒有得到最新的進展。

隨著全球變暖，某些作物的產(chǎn)量下降。這種波動要求工人提前考慮他們將如何維持供應和需求必需品。深度學習預測是解決方案之一。

工作人員使用來自衛(wèi)星和傳感器的數(shù)據(jù)來更好地了解未來的天氣模式。然后，它們就會迅速開始生產(chǎn)，并確保溫度不會對產(chǎn)量造成較大的影響。

5. 制造業(yè)

世界上最重要的產(chǎn)業(yè)之一是制造業(yè)。沒有它，企業(yè)將無法銷售他們的產(chǎn)品，供應鏈將不再存在。在2019年取得進展的基礎上，今年出現(xiàn)了新型深度學習技術的重大應用。

預測維護在其他行業(yè)也存在，但它在制造業(yè)的應用更加廣泛。設備和機器是企業(yè)固有的一部分。如果能夠在它們壞掉之前修復它們將節(jié)省大量時間、金錢和精力。

制造業(yè)中深度學習人工智能的其他例子包括銷售預測和高級分析。有了這些工具，制造商可以看到未來幾個月的供求水平變化。然后，他們可以相應地調整他們的計劃。

6. 零售

在生產(chǎn)之后，零售是供應鏈的最后一步。這個行業(yè)的任何人都努力讓自己的產(chǎn)品和服務在客戶面前脫穎而出。幸運的是，深度學習應用程序對這一過程有很大幫助。

無論是在店內(nèi)還是在網(wǎng)上的每一筆交易，數(shù)據(jù)就是結果。例如，深度學習算法可以了解在線客戶的偏好和購買習慣。然后，該系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的興趣推薦個性化的內(nèi)容。這是一個非常神奇的過程。

7. 食品

就像零售和農(nóng)業(yè)一樣，適應新技術是前進的方向。例如，2020年是送餐應用的時代。人們呆在家里的時間比以往任何時候都多，食品行業(yè)也因此發(fā)生了變化。

食品企業(yè)可以利用深度學習來了解當前的消費者行為。然后，它可以預測未來的趨勢。

從農(nóng)業(yè)的角度來看，食品行業(yè)的其他部分可以使用數(shù)據(jù)算法來分析主要趨勢。在此基礎上，供應鏈可以協(xié)同工作，以滿足不斷變化的需求。

8. 網(wǎng)絡安全

隨著物聯(lián)網(wǎng)通過高科技設備和互聯(lián)網(wǎng)連接給世界帶來革命，它也打開了更多的技術漏洞。網(wǎng)絡罪犯利用不安全的網(wǎng)絡攻擊和破壞各種設備——無論是個人電話還是公司數(shù)據(jù)庫。

在這里，深度學習可以讓公司和個人在攻擊前搶先一步。用AI系統(tǒng)保護物聯(lián)網(wǎng)設備是新的規(guī)范。數(shù)據(jù)有極高的價值，絕對不能丟失，而深度學習可以提供幫助。

9. 汽車

汽車工業(yè)生產(chǎn)各種各樣的汽車。它也是最能體現(xiàn)人工智能創(chuàng)新的重要領域之一。

特斯拉就是一個顯著的例子。特斯拉的車輛都有自動駕駛選項和先進的自動檢測系統(tǒng)。例如，如果你在路上很難集中注意力，汽車的神經(jīng)網(wǎng)絡可以及時檢測出來并引導你集中注意力。深度學習的真正力量在于它可以適應你的個人偏好和習慣。

10. 醫(yī)療

深度學習的最后一個關鍵應用是在醫(yī)療保健行業(yè)。在這一領域，人工智能有可能拯救生命。

深度學習有助于診斷和治療。隨著新算法的發(fā)展，它們利用深度學習來分析趨勢、模式和行為。其結果是預測性診斷——系統(tǒng)可以預測哪些患者可能感染疾病。

在治療方面，醫(yī)生可以使用相同的數(shù)據(jù)和算法來個性化護理。滿足病人的需要將推動這個行業(yè)向前發(fā)展。

深度學習，深度理解

最終，深度學習能讓每個行業(yè)的員工更好地了解當今和未來的世界。無論是制造業(yè)的人工智能還是汽車領域的人工智能，深度學習展示了影響技術發(fā)展方向的趨勢和行為，以及這些技術將如何引領該領域的發(fā)展方向。

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