如今，機器學習仍然很流行，而其子集深度學習可能會為企業(yè)帶來更多的價值。

云計算技術(shù)盛會AWS re:Invent 2017即將開幕，人們開始預(yù)測AWS公司在這次大會上發(fā)布的主題。不過可以肯定的是，AWS公司將會宣布推出某種深度學習的云服務(wù)。當然，谷歌，微軟和IBM都不會自甘落后。事實上，IBM和微軟都有自己的深度學習平臺，IBM的深度學習系統(tǒng)名為“Brainwave”，而微軟的深度學習系統(tǒng)名為“分布深度學習。”

那么機器學習和深度學習有什么區(qū)別呢?簡單地說，機器學習通常會處理人工智能的技術(shù)應(yīng)用，例如即時預(yù)測。而深度學習為理解人們大量數(shù)據(jù)的模式奠定了基礎(chǔ)。

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大多數(shù)公共云都可以使用機器學習，這些提供了企業(yè)需要的人工智能的能力。就像深度學習一樣，云計算讓人工智能重新煥發(fā)了活力，因為人們現(xiàn)在能夠以成本更低的方式獲得計算和存儲能力。

深度學習可以提高企業(yè)開展業(yè)務(wù)的能力，最重要的是通過模式或數(shù)據(jù)觀察建立知識的能力。此外，深度學習系統(tǒng)隨著時間的推移變得越來越完善，功能越來越強大，并終將比專家團隊要好得多。

當然，這種技術(shù)如果沒有實際的應(yīng)用怎么辦?這是人工智能遭受長期困擾的問題。如今，機器學習可以提供可嵌入的人工智能的使用，例如識別垃圾郵件，并將其移動到垃圾郵箱，或為電子商務(wù)網(wǎng)站提供建議以改善銷售。

但深度學習則主要集中在更重要和更有影響力的事情上。

深入學習的典型應(yīng)用是信用處理。雖然許多企業(yè)只是用信用評分作為決策的依據(jù)，但一些企業(yè)也使用深度學習工具幫助決策。值得信賴的深度學習系統(tǒng)可能會找出潛在客戶償還貸款能力的其他因素或模式，可以弄清楚客戶的種族，性取向，甚至是否將要離婚。

其他的應(yīng)用程序還包括提供分析數(shù)字醫(yī)學圖像(如MRI或X射線)的能力，為診斷患者的醫(yī)生提供其自動化的建議。還有無人駕駛車輛的應(yīng)用，預(yù)測股市，甚至更準確地預(yù)測天氣情況。此外，還有大量深入學習的用例正在產(chǎn)生。

那么企業(yè)是否應(yīng)該投資于云計算深度學習?首先，企業(yè)需要找到適合的業(yè)務(wù)相關(guān)應(yīng)用程序，但目前有幾十個這樣的應(yīng)用程序。而一旦決定這樣做，那么投資基于云計算的深度學習將是一個大膽的決定。