什么是深度学习？人工智能能影响未来的特点之一( 二 ) _深度学习

而深度学习所做的就是，现在只需要一个工程师，清洗数据、构建模型、训练与应用，可能只需要一个月，总共1个人月。
为什么？首先深度学习降低了找特征的成本，甚至可以说在某些时候可以把这个过程忽略，在以前这个过程本身可能就需要3～5个人月的反复工程实验。而清洗数据也更快了，因为深度学习的鲁棒性更好（rubust），尤其是针对大数据的鲁棒性（百万条数据）。如果放在2、3年前，深度学习的训练与应用所需要的时间成本也不低，可是现在无论是各种框架（Torch ， Keras ， TensorFlow）也好，还是各种工程经验也好，都更加充足了，使得时间成本越来越低。
从外在原因来看，深度学习遇到了两个机会：
1、GPU（显卡）速度很快，并且深度学习可利用，极大的降低了工程实验成本；
2、互联网数据获取越来越容易，数据量越来越大（传统方法很难处理一些领域的大数据）。
你需要知道的：

深度学习不是万能药，她可能不会、至少短期不会在所有领域上大放异彩
深度学习同样需要领域知识，处理文本和处理图像的模型可以类似，但是细微差别就可能导致极大的不同，而找到最合适的模型需要工程师本身就有很强的经验
深度学习并不昂贵，并且成本越来越低，前提是你知道你想要什么
深度学习需要其他各种知识与能力的配合，例如处理文本依然需要正则表达式，处理图像与视频，依然需要大量的相关知识
深度学习是机器学习 + 大量的技巧与经验，深度学习实际并没有超出机器学习范畴，各种传统的测试、验证方法必须要有；传统的聚类、分类、强化、回归模型经验也要有；除此之外，还需要熟悉深度学习的各种训练技巧

你可能想尝试的：

把问题总结好，寻找可能建模的点
假设你拥有一些数据，人可以通过这些数据得出结论，深度学习可能也可以并且成本更低；假设你没有数据，或者人也无法仅仅从这些数据得到结论，那么深度学习很可能也无能为力
深度学习可能是一种低成本的尝试点，不要太高估她，不过至少你觉得有一点点可能性，最好咨询相关专家，成本可能没有你想象的那么高

未来发展
随着科技技术的进步，不管是网络安全还是大数据，这些领域会随着深度学习不断推动行业的技术创新与新兴行业的发展， AI人工智能在以后将会涉及到每个行业，以及我们日常的生活，我们一定会看到更加惊人的进步。

【什么是深度学习？人工智能能影响未来的特点之一】