来源： 时间：2022-06-05 19:35:07
市场研究公司高德纳（Gartner）周四表示，深度学习是机器学习(ML)的一种变体，到2019年，它将成为需求、欺诈和失败预测的关键驱动力。通过深度学习的ML越来越多地被用于预测需求、确定服务和产品质量的缺陷、检测新类型的欺诈、对动态数据进行流式分析以及提供预测性甚至规定性维护。“深度学习将继续存在，并通过允许数据的中间表示来扩展ML。它最终解决了复杂的、数据丰富的商业问题，“高德纳研究副总裁亚历山大·林登在一份声明中说。目前，该技术最常见的用例是图像、文本和音频处理。百度的语音转文本服务、贝宝阻止欺诈支付的方法和亚马逊的产品推荐等几项突破都在应用深度学习。
然而，大多数组织缺乏简单ML解决方案所需的数据科学技能，这促使IT领导者寻求专家。Gartner预测，到2018年，80%的数据科学家将在他们的工具包中拥有深度学习。“数据科学家可以从数据中提取广泛的知识，看到端到端过程的概述，并解决数据科学问题，”林登说。
然而，ML有其自身的局限性。林登指出：“如果它有足够的数据可供借鉴，它可以做出最好的决定，但不能判断由此产生的任何决定在道德上是否正确。”
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