深度學習可以被定義為一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習形式，它利用多個處理層，以便逐步從數(shù)據(jù)中提取更好和更高級的見解。本質(zhì)上，它只是人工智能平臺和機器學習的一種更復雜的應用。
以下是深度學習領(lǐng)域的一些熱門趨勢：模型擴展目前，深度學習的許多令人興奮點都集中在擴展大型、相對通用的模型，也就是現(xiàn)在被稱為基礎(chǔ)模型。他們正在展示出令人驚訝的能力，例如生成新穎的文本、從文本生成圖像以及從文本生成視頻。任何擴展AI模型的技術(shù)都為深度學習增加更多功能。這在算法中得到了體現(xiàn)，這些算法超越了對多方面答案和行動的簡單響應，這些答案和行動更深入地挖掘了數(shù)據(jù)、偏好和潛在行動。擴大規(guī)模限制然而，并不是每個人都相信擴展神經(jīng)網(wǎng)絡的規(guī)模會繼續(xù)取得成果。僅憑規(guī)模，能在智能方面走多遠還存在一些爭議。當前的模型在幾個方面受到局限，比如單獨使用神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn)哪些功能，以及將發(fā)現(xiàn)哪些新方法將神經(jīng)網(wǎng)絡與其他AI范例相結(jié)合。AI與模型訓練人工智能并不是即時的洞察力。深度學習平臺需要時間來分析數(shù)據(jù)集、識別模式，并開始得出在現(xiàn)實世界中具有廣泛適用性的結(jié)論。好消息是，AI平臺正在迅速發(fā)展，以滿足模型訓練的需求。人工智能平臺正在經(jīng)歷根本性的創(chuàng)新，并迅速達到與數(shù)據(jù)分析相同的成熟度水平，而不是花幾周時間學習足夠的知識才能發(fā)揮作用。隨著數(shù)據(jù)集變得越來越大，深度學習模型的資源消耗越來越大，需要大量的處理能力來進行數(shù)百萬次的預測、驗證和重新校準。圖形處理單元正在改進以處理這種計算，AI平臺正在進化以跟上模型訓練的需求。企業(yè)也可以通過結(jié)合開源項目和商業(yè)技術(shù)來增強其AI平臺。在做出決策時，必須考慮技能、部署速度、支持的算法種類以及系統(tǒng)的靈活性。容器化工作負載深度學習工作負載越來越集中化，進一步支持自主操作。容器技術(shù)使組織在MLOps中具有隔離性、可移植性、無限的可擴展性和動態(tài)行為。因此，AI基礎(chǔ)設施管理將變得比以前更自動化、更容易、更友好。容器化是關(guān)鍵，Kubernetes將幫助云原生MLOps與更成熟的技術(shù)集成。為了跟上這一趨勢，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)他們的AI工作負載與Kubernetes一起運行在更靈活的云環(huán)境中。規(guī)范性建模優(yōu)于預測性建模在過去的許多年中，建模經(jīng)歷了許多階段。最初的嘗試試圖從歷史數(shù)據(jù)預測趨勢。這有一定的價值，但沒有考慮環(huán)境、突然的流量峰值和市場力量的變化等因素。特別是，實時數(shù)據(jù)在早期的預測建模工作中沒有發(fā)揮真正的作用。隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得越來越重要，企業(yè)希望對其進行挖掘以收集洞察力。隨著處理能力的提高，實時分析突然變得突出。社交媒體產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)更增加了對實時信息處理的需求。這與人工智能、深度學習和自動化有什么關(guān)系目前和以前的許多行業(yè)實施的人工智能，都依賴于人工智能通知人類一些預期事件，然后人類有專家知識知道采取什么行動。越來越多的供應商正在轉(zhuǎn)向能夠預測未來事件并采取相應行動的人工智能。這為更有效的深度學習網(wǎng)絡打開了大門。隨著多層神經(jīng)網(wǎng)絡不斷使用實時數(shù)據(jù)，人工智能可以用來減輕人類越來越多的工作量。深度學習可以用來根據(jù)歷史、實時和分析數(shù)據(jù)制定預測決策，而不是將決策提交給人類專家。- 拓維信息2024年凈虧損約1億 Q1凈利潤6535萬元
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