深度學習是機器學習的一個子領域，屬于人工智能(AI)和物聯網(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，人工智能在制造業已經取得了長足的進步，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。

以下是深度學習革命的10個領域。

1. 數字助手

最常見的深度學習應用之一是數字助手。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。

這些人工智能系統使用自然語言處理來理解和執行你的請求。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會根據你的習慣和偏好進行調整。例如，持續設置鬧鐘可能會讓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，這個行業的工人已經適應了新技術。

隨著人口的增長，對能源和電力的需求越來越大。行業工人可以利用具有深度學習能力的技術，根據他們收到的數據調整生產標準。維護和監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

酒店行業是另一個巨大的行業。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取得了相當大的進步。例如，酒店現在可以使用機器人完成送餐、清潔和接待客人等任務。這些形式的監督和非監督學習是使深度學習如此不可或缺的根源。

此外，酒店企業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. 農業

農業無處不在——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業，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星和傳感器的數據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，并確保溫度不會對產量造成較大的影響。

5. 制造業

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

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

制造業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

在生產之后，零售是供應鏈的最后一步。這個行業的任何人都努力讓自己的產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。

無論是在店內還是在網上的每一筆交易，數據就是結果。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，該系統可以根據用戶的興趣推薦個性化的內容。這是一個非常神奇的過程。

7. 食品

就像零售和農業一樣，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，食品行業也因此發生了變化。

食品企業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。

從農業的角度來看，食品行業的其他部分可以使用數據算法來分析主要趨勢。在此基礎上，供應鏈可以協同工作，以滿足不斷變化的需求。

8. 網絡安全

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

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系統保護物聯網設備是新的規范。數據有極高的價值，絕對不能丟失，而深度學習可以提供幫助。

9. 汽車

汽車工業生產各種各樣的汽車。它也是最能體現人工智能創新的重要領域之一。

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。例如，如果你在路上很難集中注意力，汽車的神經網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. 醫療

深度學習的最后一個關鍵應用是在醫療保健行業。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——系統可以預測哪些患者可能感染疾病。

在治療方面，醫生可以使用相同的數據和算法來個性化護理。滿足病人的需要將推動這個行業向前發展。

深度學習，深度理解

最終，深度學習能讓每個行業的員工更好地了解當今和未來的世界。無論是制造業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展方向。

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