在当今行业，人工智能和机器学习被视为技术变革的基石。由于将机器学习算法纳入其运营，企业变得更加智能和高效。随着计算领域的下一次范式转变正在进行中，深度学习的进步引起了行业专家和 IT 公司的关注。
深度学习技术现已广泛应用于全球各种业务。深度学习革命以人工神经网络为中心。专家认为，机器学习和相关技术的出现降低了整体错误率，提高了网络对特定任务的有效性。
深度学习领域的以下发展是当前最热门的讨论，并具有带来根本性变革的巨大潜力。
自我监督学习：
尽管深度学习已经在各个行业蓬勃发展，但该技术的限制之一一直是它对大量数据和计算机能力的依赖。无监督学习是深度学习中一种很有前途的新技术，它不是用标记数据训练系统，而是使用原始数据形式对数据进行自我标记。
系统将学习标记原始数据，而不是使用标记数据来训练系统。任何输入组件都将能够预测自监督系统中输入的任何其他部分。例如它可能会根据过去预测未来。
混合模型集成：
自诞生以来，符号 AI（也称为基于规则的 AI）和深度学习 (DL) 在 AI 中享有无与伦比的普及。在 1970 年代和 1980 年代，符号 AI 主导了科技世界，计算机通过开发问题的内部符号表示和分析人类判断来学会感知周围环境。这些混合模型将寻求利用符号 AI 的优势，并将它们与深度学习相结合，以提供更好的答案。
Andrew Ng 强调处理只有小数据集的挑战是多么有价值。研究人员认为，混合模型可能是一种更好的方法来处理常识性思维。
System 2 DL 深度学习：
专家认为System 2 DL 将使数据分布更加通用化。目前这些系统需要具有可比分布的数据集来训练和测试。System 2 DL 将通过利用非统一的真实世界数据来实现这一点。
System 1 DL 自动快速地工作，几乎不需要努力，也没有自发控制的感觉。相比之下System 2 DL 专注于需要它的精神要求活动，这些活动通常与代理、选择和专注的主观体验有关。
基于神经科学的深度学习：
根据几项神经学研究，人脑由神经元组成。这些基于计算机的人工神经网络与人类大脑中发现的相似。由于这一事件，科学家和研究人员发现了数以千计的神经治疗方法和想法。深度学习在很久以前就为神经科学提供了急需的推动力。它承诺在未来使用更强大、更强大和更复杂的深度学习实现来实现这一目标。
边缘智能的使用：
边缘智能正在改变获取和分析数据的方式。它将程序从基于云的数据存储设备转移到边缘。通过使决策更接近数据源，EI 使数据存储设备在某种程度上独立。
使用卷积神经网络进行深度潜水：
CNN 模型广泛用于计算机视觉任务，例如物体识别、人脸识别和图片识别。但是除了 CNN 之外，人类视觉系统还可以在各种设置、角度和视角下区分它们。在识别现实世界对象数据集中的照片时，CNN 的性能要差 40% 到 50%。研究人员正在努力改进此组件，并使其在实际应用中尽可能有效。
高性能 NLP 模型：
基于 ML 的 NLP 仍处于早期阶段。然而目前还没有一种算法可以让 NLP 计算机在各种情况下识别各种单词的含义并做出相应的行为。使用深度学习来提高当前 NLP 系统的效率并让机器更快地解释客户问题是目前主要研究的领域。
结论
使用深度学习系统是非常有益的。在过去的几年里，单枪匹马地改变了技术环境。但是如果要构建真正的智能机器人，DL 需要进行质的更新，拒绝越大越好的前提。
参考：
https://towardsdatascience.com/5-deep-learning-trends-leading-artificial-intelligence-to-the-next-stage-11f2ef60f97e
https://www.analyticsinsight.net/top-10-deep-learning-trends-and-predictions-to-watch-for-in-2022/
