深度学习是一种基于人工神经网络（ANN）应用的机器学习技术。深度学习对于建立复杂的黑匣子模型很有用，这些模型在大型训练的高质量数据集上被训练后表现良好。
因此，深度学习模型在有大量数据的领域很有用，在这些领域中，做出正确的预测会产生价值。例如，它被用于图像、语音和音频识别、视觉艺术处理、自然语言处理、医药开发、生物信息学、洗钱检测、提供独特的客户体验等不同领域。
请看深度学习的能力，以及它基于行业和功能的应用。
什么是深度学习带来的能力和技术？
一个深度学习模型可以识别、分类和分析结构化数据、图像、文本或声音。
计算机视觉
计算机视觉包括理解视觉环境和其背景。为了形成一个计算机视觉模型，有三个步骤：
- 从数据集中获取图像
- 用深度学习算法自动处理图像
- 识别图像和它的类别。
计算机视觉的类型包括图像分类和分割，物体检测和跟踪。请自由探索我们对计算机视觉的研究。
图像分类和分割
深度学习模型可以将一个图像与其他图像区分开来，并通过使用预定义和标记的类别对其进行分类。卷积神经网络（CNN）是深度学习网络，大多用于这个领域。为了方便对图像的分析，使用了图像分割模型。今天，图像分类和分割算法被用于从我们的日常活动到未来技术的不同领域。例如，这项技术使我们能够：
- 更准确地分析医学图像
- 开发自动驾驶汽车
- 为生物识别过程做指纹、虹膜和脸部匹配
- 查询艺术作品的细节
- 拥有更智能的家庭安全系统
请随时阅读图像识别研究一文。
物体检测和跟踪
一幅图像包含各种物体，物体检测算法被应用于这些物体的定位和分类。物体检测模型在物体周围建立界线盒，并确定界线盒内的物体。物体追踪可以在检测到物体后实施。当一个物体在边界框内移动时，物体追踪模型会追踪这个物体到下一个图像中，并更新边界框。这些模型被用于：
- 从图像中识别人脸
- 识别照片/图像中的特定个体
自然语言处理(NLP)
自然语言处理算法解释和分析文本或言语形式的自然语言数据。它能够生成人类语言、语音或根据声音的差异来识别说话者。
NLP的深度学习应用包括语音识别、文本分类、情感分析、文本简化和总结、写作风格识别、机器翻译、语音部分标签和文本转语音任务。这项技术有助于我们进行：
- 虚拟语音/智能助理
- 数字工作者
- 电子邮件过滤器
- 自动更正和自动完成的文本检查
- 与聊天机器人进行交流
- 实时翻译语言
请随时查看关于NLP的相关研究。
自动预测
与其他机器学习方法相比，深度学习模型可以提供更好、更快、更便宜和有价值的预测。这在有大量高质量训练数据的情况下尤其如此。基于深度人工神经网络（即深度学习）的预测模型可以处理大量的数据，实现非线性关系并找出复杂的模式。
不同行业和部门的深度学习应用场景有哪些？
农业
- 通过使用来自传感器和卫星的数据，考虑到温度、湿度等因素，优化产量。
航空航天和国防
- 从通过卫星获得的图像中识别物体
- 使用监控摄像头来检测可疑事件或收集情报
汽车
- 开发包括汽车在内的自主事物。有许多深度学习模型用于此类设备，包括检测交通标志和灯光、其他车辆、行人等。
金融服务
- 交易： 估计未来的股票市场价格
- 欺诈检测： 以更高的准确率和更少的误报率检测欺诈活动
- 通过分析多个来源的信息来评估客户的信用度，并对贷款申请做出更快的回应
- 个性化： 为每个客户确定下一个最佳行动
欢迎阅读关于深度学习在金融领域的使用案例的文章，了解更多。
医疗保健
- 利用医疗成像解决方案诊断疾病，例如识别放射学图像上的潜在癌症病灶
- 个性化的医学治疗
- 确定医疗系统中风险最大的病人
欢迎阅读关于深度学习在医疗领域的应用案例的文章，了解更多。
保险业
- 根据报告或图像自动进行索赔和损害分析
- 基于图像的房屋保险风险预测
- 为风险定价
制造业
制造业公司，包括像汽车这样的离散制造业或其他工业公司（如石油和天然气）都依赖于深度学习算法：
- 提供先进的分析工具来处理有关制造业的大数据
- 利用传感器数据生成关于生产线问题的自动警报（例如关于质量保证或安全），及时通知相关团队
- 通过分析图像和其他传感器数据支持预测性维护系统
- 用传感器和计算机视觉技能为工业机器人赋能
- 自动监测重型机器周围的工作环境，以确保人和物品处于安全距离内
欢迎阅读关于深度学习制造业使用案例的文章，了解更多。
药品和医疗产品
- 药物发现： 预测药物效果，监测药物的使用并识别其副作用
- 实现精准医疗，包括基于遗传、环境或生活方式因素的补救措施（也称为个性化医疗）。
公共部门
- 对人口健康风险进行预测
- 用于安全检查的人脸识别
零售和电子商务
- 提供新的购物体验，如 “直接走出去 “的商店，无结账的购物。更多信息，请随时阅读关于无人商店的文章。
- 其他由深度学习驱动的购物体验包括语音购物和店内机器人。
- 图像搜索： 扫描产品的图像，在商店里找到该产品或建议类似的替代品
- 根据购买习惯分析和未来趋势预测，更准确地预测产品需求
- 提供有效的库存管理，防止缺货和供应过剩
- 根据顾客在商店或网上的浏览/购买历史，提供个性化的购物体验
- 制定个性化的建议和提醒，如为时尚人士提供风格匹配。
不同部门或职能部门的深度学习应用场景有哪些？
数据分析
- 大多数的深度学习应用都能为分析解决方案提供支持。因此，分析部门在许多情况下依赖深度学习
- 使用深度学习模型自动从文件中提取数据
客户服务
- 聊天机器人提供即时和个性化的客户服务
- 监测客户的反应、评论和社交媒体活动，以确定他们对品牌的评价
- 防止客户流失： 检查客户反馈表/文本中的数据，识别潜在的流失者，并与客户沟通，不耽误时间
网络安全
- 入侵检测/预防系统（IDS / IPS）： 调查用户活动和网络流量，防止恶意活动并减少错误警报
销售和营销
- 根据浏览数据创建个性化的广告
- 识别最有可能购买解决方案的潜在客户
- 在社交媒体中检测商标和假货以保护品牌
供应链
- 优化路线，以降低成本、碳足迹和交付时间
- 根据传感器数据确定司机或车辆性能的改进建议
