Gartner表示,众多数据科学家会将深度学习纳入其工具包中

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本文来自which-50.com,作者Staff Writers;由编译。

预测,到2018年,80%的数据科学家会将纳入其工具包中。此外,Gartner还预测,到2019年,深度学习将成为实现需求,欺诈和故障预测最佳性能的关键驱动因素。

深度学习,它是(ML)的变体,代表了(AI)的主要推动力。

Gartner研究副总裁Alexander Linden表示:“通过允许数据的中间表示,深度学习从而扩展了机器学习。深度学习最终是解决复杂的,且拥有大量数据的业务问题。例如,在解读医学图像以便及早诊断癌症方面,深度学习可以给出很好的结果。深度学习也有助于改善视力障碍人士的视力,控制自动驾驶汽车,或者认识和理解某个人的言论。”

今天,机器学习通过深度学习的常见用例就是关于图像,文本和音频处理,但也越来越多地用于预测需求,确定服务和产品质量的不足,检测新型欺诈,简化对动态数据的分析,并提供预测性甚至规范性的维护。

Gartner认为,机器学习和人工智能项……

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