深度学习是更大范围的人工机器学习家族的一部分，旨在通过人造的人造神经网络模仿类人的学习和逻辑。深度学习的好处是它具有调查海量数据集并基于人类无法实现的海量数据集做出复杂决策的能力。
深度学习模型学习复杂的概念，这些概念可以迭代地推动复杂的决策。这些系统将新数据与基准数据进行比较，从而使这些系统能够有效学习。为了提高这些系统的准确性，必须向它们提供更多数据，以建立更复杂的决策标准。
可以理解，一旦这种技术在商业上可行，该技术就有可能破坏每个业务孤岛。到目前为止，根据Market Research Future（MRFR）的最新报告，到2023年，深度学习市场的价值将达到174亿美元。深度学习的应用与诸如机器学习、大数据和网络安全将重塑当今的现代商业环境。
从大数据到AI，几乎每个正在发展的技术分支都受益于深度学习的深刻价值。在以下各节中，我们将深入探讨这个人工智能机器学习分支如何地促进了新兴技术的发展。
大数据拓展深度学习的道路
深度学习模型传统上依靠结构化和非结构化数据来建立决策流程。在语音识别和文本翻译中，与该技术配对的大数据使应用程序可以构建类似于人的特质的更复杂的语音识别和文本翻译应用。此外，计算机视觉应用程序也已经通过大数据和深度学习的配对而发展。在这里，计算机视觉应用可以做出更像人的决策，从而为从军事到医学的各种孤岛带来好处。
最后，标签和图形处理的能力已经增强，可以处理大量数据，并在训练深度学习模型中发挥关键作用。这些发展趋势很可能会在航运、制药和其他依赖标签和图形设计的行业中提供价值。
通过深度学习增强网络安全
网络安全的主要发展之一是启用了深度学习的应用-Deep Instinct。Deep Instinct开发了一种移动和端点网络安全解决方案，用于利用深度学习并检测服务器、端点和移动电话之间的实时威胁。启用深度学习的这项技术可以通过深度学习算法防止攻击并预测未知攻击。它可以区分有害攻击和无害攻击，并可以立即将其保护扩展到整个网络。由于它具有跨教育、金融服务和医疗保健部门识别勒索软件的能力，因此可以见证较高的采用率。
