什么是深度學(xué)習(xí)

??深度學(xué)習(xí)是一種人工智能功能，它模仿人類大腦在處理數(shù)據(jù)和創(chuàng)建用于決策的模式時(shí)的運(yùn)作。深度學(xué)習(xí)是人工智能AI中機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，其具有能夠從非結(jié)構(gòu)化或未標(biāo)記的數(shù)據(jù)無人監(jiān)督地學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)。
也稱為深度神經(jīng)學(xué)習(xí)或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

打破深度學(xué)習(xí)

??深度學(xué)習(xí)與數(shù)字時(shí)代同步發(fā)展，數(shù)字時(shí)代帶來了各種形式和世界各地的數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)。這些數(shù)據(jù)簡(jiǎn)稱為大數(shù)據(jù)，來自社交媒體，互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，電子商務(wù)平臺(tái)，在線電影院等。這些大量數(shù)據(jù)易于訪問，并可通過云計(jì)算等金融科技應(yīng)用程序共享。然而，通常是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)是如此巨大，以至于人類需要花費(fèi)數(shù)十年才能理解它并提取相關(guān)信息。公司意識(shí)到解開這些豐富信息可能帶來的巨大潛力，并且越來越多地適應(yīng)人工智能（AI）系統(tǒng)的自動(dòng)化支持。

??用于處理大數(shù)據(jù)的最常見AI技術(shù)之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一種自適應(yīng)算法，可以通過經(jīng)驗(yàn)或新增數(shù)據(jù)獲得越來越好的分析和模式。如果數(shù)字支付公司想要檢測(cè)其系統(tǒng)中欺詐的發(fā)生或可能，則可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來實(shí)現(xiàn)此目的。計(jì)算機(jī)模型中內(nèi)置的計(jì)算算法將處理數(shù)字平臺(tái)上發(fā)生的所有事務(wù)，查找數(shù)據(jù)集中的模式并指出模式檢測(cè)到的任何異常。

??深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它利用層次級(jí)別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像人類大腦一樣構(gòu)建，神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)像網(wǎng)絡(luò)一樣連接在一起。傳統(tǒng)程序以線性方式構(gòu)建數(shù)據(jù)分析，而深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的分層功能使機(jī)器能夠以非線性方法處理數(shù)據(jù)。檢測(cè)欺詐或洗錢的可能依賴于隨后的交易量，而深度學(xué)習(xí)非線性技術(shù)將包括時(shí)間，地理位置，IP地址，零售商類型以及可能指向欺詐活動(dòng)的任何其他特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層處理原始數(shù)據(jù)輸入，如事務(wù)量，并將其作為輸出傳遞給下一層。第二層通過包含用戶IP地址等附加信息并傳遞其結(jié)果來處理上一層的信息。

??下一層獲取第二層的信息，包括原始數(shù)據(jù)，如地理位置，使機(jī)器的模式更好。這貫穿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有層面。

深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用

??使用上面提到的欺詐檢測(cè)系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)，我們可以創(chuàng)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)的例子。如果機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)模型，其參數(shù)是圍繞用戶發(fā)送或接收的金額建立的，那么深度學(xué)習(xí)方法可以開始建立機(jī)器學(xué)習(xí)提供的結(jié)果。其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都建立在其前一層上，增加了數(shù)據(jù)，如零售商，發(fā)件人，用戶，社交媒體事件，信用評(píng)分，IP地址以及許多其他功能，如果由人處理，可能需要數(shù)年才能連接在一起。訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法不僅可以創(chuàng)建來自所有事務(wù)的模式，還可以知道模式何時(shí)表明需要進(jìn)行欺詐性調(diào)查。

??所有行業(yè)都使用深度學(xué)習(xí)來完成許多不同的任務(wù)。使用圖像識(shí)別的商業(yè)應(yīng)用程序，具有消費(fèi)者推薦應(yīng)用程序的開源平臺(tái)以及探索將藥物重新用于治療新疾病的可能性的醫(yī)學(xué)研究工具是深度學(xué)習(xí)整合的一些例子。

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