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深度学习与数据库

复杂数据，巨大机遇

深度学习是提供大数据预测分析解决方案的理想方式，因为数据量和复杂性不断增长，创造了对更强大的处理能力和更先进的图形处理器的需求。

通过深度学习，组织能够利用图像、文本和语音等非结构化数据的力量来提供变革性用例，这些用例利用了人工智能、图像解释、自动翻译、自然语言处理等技术。

常用用例

图像分类
识别和分类图像，便于排序和更准确的搜索。
对象检测
快速目标检测，使自动驾驶汽车和人脸识别成为现实。
自然语言处理
准确理解口语，为语音转文本和家庭自动化等新工具提供动力。

深度学习的挑战

虽然大数据和人工智能提供了巨大的潜力，但从大数据中提取可操作的见解并不是一项普通的任务。隐藏在非结构化数据(图像、声音、文本等)中的大量快速增长的信息需要先进技术的发展和跨学科团队(数据工程、数据科学和业务)的密切合作。

杂乱的技术
依赖于单独的框架和工具(TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, Caffe, CNTK, Theano)，这些框架和工具提供了具有陡峭学习曲线的低级api。
昂贵的基础设施
提供支持深度学习的基础设施可能需要大量昂贵的资源和计算能力来扩展。
数据科学复杂性
训练一个精确的深度学习模型可能需要数据科学家进行大量手工操作，通常需要标记数据和调整参数。

民主化深度学习

的Databricks统bob体育亚洲版一分析平台bob体育客户端下载由Apache Spark™提供支持，允许您构建可靠、高性能和可扩展的深度学习管道，使数据科学家能够轻松地构建、训练和部署深度学习应用程序。

统一的基础设施
完全托管的无服务器云基础设施，用于隔离、成本控制和弹性。提供了一个交互环境，使其易于与TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, Caffe, CNTK和Theano等主要框架一起工作。
端到端的工作流程
一个处理数据准备、bob体育客户端下载探索、模型训练和大规模预测的单一平台。高级api和示例应用程序让您可以轻松利用最先进的模型。
性能优化
高绩效的砖运行时由Apache Spark提供支持，可在强大的GPU硬件上大规模运行。
交互数据科学
与跨多种编程语言的团队协作，探索数据并针对实时数据集训练深度学习模型。

客户用例

Hotels.com对图像进行分类，以提高用户粘性和转化率，将处理能力提高20倍，同时能够对100%的数据集进行建模。视频

Giphy使用Databricks来理解各种图像属性(场景、标签、颜色等)，以提供更好的搜索结果和推荐。

Voicebox利用自然语言处理来识别人类对话中的上下文，从而提供更智能的AI应用程序，如语音控制设备和个人助理。

借助Databricks, Riot Games能够实时理解和检测游戏玩法中的辱骂性语言，这有助于提高用户满意度、留存率和终身价值。视频

了解数据如何帮助您实现深度学习的承诺

深度学习的兴起和民主化
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