该领域的巨大飞跃大大增加了其复杂性。因此，普通开发人员进入并开始工作变得越来越困难。在自己的团队中培养这种专业知识至关重要。
深度学习的最新进展表明，使用深度学习既有巨大的优势，也有潜在的挑战。特别是，最近的研究表明，提供给学习算法的数据是高质量且无偏见的，这一点非常重要。
最近的一项研究发现，自动驾驶汽车识别肤色较深的行人的准确率较低，这增加了一些人被车辆撞到的风险。这是一个明显的例子，说明数据集中的缺陷可能会对现实世界产生影响，包括生命损失。现在，企业比以往任何时候都更需要 巴拉圭电报数据 意识到他们正在向算法输入什么数据，以及这些数据的质量如何影响他们得到的结果。
未来深度学习能给我们带来什么好处？
尽管面临挑战，深度学习仍具有巨大的潜力。计算机读取和理解文本、图像和音频的能力为许多令人兴奋的新技术提供了可能性。
可能性包括：
卓越的描述技术将使盲人能够更好地“看”现实世界和网络。
日益准确的实时语言翻译将打破沟通障碍，使全球商业变得更加容易。
面部识别软件将取得长足进步——我们是否会看到摄像头可以追踪我们的购物、识别我们的脸部并自动从我们的账户中扣款？
改进的诊断系统将帮助医生更有效地治疗患者。
您的业务下一步该做什么？
云计算成本的降低和可用性的提高使深度学习比以前更容易被更多企业所接受。企业应该立即采取行动，研究其领域内的潜在应用。
相对较高的成本（现在正在下降）意味着许多行业尚未挖掘深度学习的优势，并且有机会获得相对于竞争对手的先发优势。
您所在的行业有哪些可能创造价值？您需要如何改善基础设施和人员才能利用这些价值？如果您不尽快考虑这些问题，您的竞争对手可能会抢先一步。