随着企业开始使用可将其数据投入使用的深度学习(DL)项目，他们必须保护这些数据，而数字孪生是成功的关键。

在当今世界，数据为王。无论是亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、沃尔玛还是Netflix，世界上最有价值的公司都有一个共同点：数据是他们最有价值的资产。所有这些公司都使用深度学习(DL)将这些数据投入使用。

无论您从事什么业务，数据都是您最宝贵的资产。您需要通过执行自己的DL保护这些资产。深度学习成功的最重要因素是拥有足够的正确种类的数据。那就是数字孪生的由来。

数字孪生是实际物理过程、系统或设备的数字副本。简单说，数字孪生就是在虚拟世界中再造一个现实世界。最重要的是，数字孪生可能是深度学习项目成功的关键，尤其是涉及危险、昂贵或耗时的过程的深度学习项目。

深度学习的希望

到目前为止，包括半导体制造在内的几乎每个行业都已经意识到DL创造战略优势的潜力。深度学习使用神经网络来执行高级模式匹配。深度学习已应用于面部和语音识别、医学图像分析、生物信息学和材料检查等各种领域。

在半导体制造中，深度学习已经应用于产品缺陷分类等领域。大多数领先的公司都争先恐后地在这个充满希望的新竞争环境中获得优势。

随着企业开始探索深度学习及其如何为他们提供帮助，许多企业发现了两点：第一，获得深度学习原型很容易;其次，从“好的原型”到“生产质量”的结果很难。

如今，有了所有从低成本到免费的深度学习平台、工具和套件，与常规应用程序开发相比，深度学习应用的初始开发非常快速且相对容易。但是，产品化深度学习应用并不比产品化传统应用更容易，甚至更难。

原因在于数据。在没有提供生产质量结果的深度学习应用和彻底改变您解决特定问题方式的深度学习应用之间，通常有足够的数据以及足够的正确类型的数据。