Gartner表示，众多数据科学家会将深度学习纳入其工具包中

本文来自which-50.com，作者Staff Writers；由编译。

预测，到2018年，80％的数据科学家会将纳入其工具包中。此外，Gartner还预测，到2019年，深度学习将成为实现需求，欺诈和故障预测最佳性能的关键驱动因素。

深度学习，它是（ML）的变体，代表了（AI）的主要推动力。

Gartner研究副总裁Alexander Linden表示：“通过允许数据的中间表示，深度学习从而扩展了机器学习。深度学习最终是解决复杂的，且拥有大量数据的业务问题。例如，在解读医学图像以便及早诊断癌症方面，深度学习可以给出很好的结果。深度学习也有助于改善视力障碍人士的视力，控制自动驾驶汽车，或者认识和理解某个人的言论。”

今天，机器学习通过深度学习的常见用例就是关于图像，文本和音频处理，但也越来越多地用于预测需求，确定服务和产品质量的不足，检测新型欺诈，简化对动态数据的分析，并提供预测性甚至规范性的维护。

Gartner认为，机器学习和人工智能项……