深度学习可以定义为一种基于人工神经网络的机器学习形式，它利用多个处理层来逐步从数据中提取更好、更高级的见解。从本质上讲，它只是AI平台和机器学习的更复杂应用。以下是深度学习中的一些热门趋势：模型扩展目前深度学习中的许多令人兴奋的事情都集中在扩展大型、相对通用的模型上，这些模型现在被称为基础模型。他们展示了令人惊讶的能力，例如生成新颖的文本、从文本生成图像以及从文本生成视频。任何扩展AI模型的技术都会为深度学习增加更多功能。这体现在算法中，这些算法超越了对多方面答案和行动的简单响应，更深入地挖掘数据、偏好和潜在行动。缩放限制然而，并非所有人都相信缩放神经网络将继续取得成果。关于仅基于规模的智能可以走多远，存在一些争论。当前的模型在几个方面存在局限性，例如单独使用神经网络可以实现什么，以及将发现哪些新方法将神经网络与其他AI范例相结合。AI和模型训练AI不是即时的洞察力。深度学习平台需要时间来分析数据集、识别模式并开始得出在现实世界中具有广泛适用性的结论。好消息是人工智能平台正在迅速发展以满足模型训练的需求。人工智能平台正在经历根本性的创新，并迅速达到与数据分析相同的成熟度，而不是需要数周的时间才能学会足够有用。随着数据集变得越来越大，深度学习模型变得越来越资源密集，需要大量的处理能力来进行数百万次预测、验证和重新校准。图形处理单元正在改进以处理这种计算，人工智能平台也在不断发展以满足模型训练的需求。企业还可以通过结合开源项目和商业技术来增强他们的人工智能平台。在做出决定时，必须考虑技能、部署速度、支持的算法种类以及系统的灵活性。容器化工作负载深度学习工作负载越来越集中，进一步实现了自主操作。容器技术使组织能够在MLOps中具有隔离性、可移植性、无限可扩展性和动态行为。因此，AI基础设施管理将变得比以往更加自动化、更加简单、更加友好。容器化是关键，Kubernetes将帮助云原生MLOps与更成熟的技术集成。为了跟上这一趋势，企业可以在更灵活的云环境中找到与Kubernetes一起运行的AI工作负载。规范建模优于预测建模多年来，建模经历了许多阶段。最初的尝试是试图根据历史数据预测趋势。这有一定的价值，但没有考虑环境、突然的流量高峰和市场力量变化等因素。特别是，实时数据并没有在早期的预测建模工作中发挥真正的作用。随着非结构化数据变得越来越重要，企业希望挖掘它以获取洞察力。随着处理能力的提高，实时分析突然变得很重要。社交媒体产生的海量数据增加了对实时信息处理的需求。这与人工智能、深度学习和自动化有什么关系？许多行业当前和以前的AI实施都依赖于AI通知人类一些预期事件，然后人类拥有采取什么行动的专业知识。越来越多的提供商正在转向可以预测未来事件并采取相应行动的人工智能。这为更高效的深度学习网络打开了大门。随着多层神经网络继续使用实时数据，人工智能可以用来减轻人类越来越多的工作量。深度学习可用于根据历史、实时和分析数据做出预测性决策，而不是将决策提交给人类专家。
