参考中国报告网发布《2017-2022年中国人工智能市场运营态势及投资方法研究报告》
第三次人工智能热潮兴起主要归功于深度学习，有深度网络结构的人工神经网络是深度学习最早的网络模型。
深度学习是机器学习的分支，是相对浅层学习而言的。浅层学习模型，诸如支撑向量机（SVM）、Boosting等，在结构上基本没有隐藏层节点或只带有一层隐藏层节点。深度学习模型是模仿人脑机制构建的具有学习和分析解决问题的神经网络。它由输入层、若干隐藏层及输出层构成，一般包含多个网络层，利用海量数据来对模型进行训练，通过逐层特征变换，形成对数据本身更抽象的、更具代表性的特征，从而提高分类或预测的准确性。
隐藏层也称隐层，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。一般认为增加隐藏层数可提高计算精度，降低网络误差。2016年，深度学习的隐藏层数已经达到152层。隐藏层节点是神经元，数目越多，神经网络的鲁棒性（Robustness）越强。
据Technavio预测，预计全球深度学习市场规模在2016-2020年的CAGR为38.7%，到2020年，全球市场规模将达13亿美元。2015年，按照产品类型，软件和应用程序、服务、硬件分别占39.6%、32.2%及28.2%。而软件和应用市场的发展主要是由几个最终用户行业的技术进步和数字化驱动的，包括医疗、零售和金融业。
第三次人工智能热潮兴起主要归功于深度学习，有深度网络结构的人工神经网络是深度学习最早的网络模型。
人工神经网络发展史
资料来源：中国报告网整理
深度学习是机器学习的分支，是相对浅层学习而言的。浅层学习模型，诸如支撑向量机（SVM）、Boosting等，在结构上基本没有隐藏层节点或只带有一层隐藏层节点。深度学习模型是模仿人脑机制构建的具有学习和分析解决问题的神经网络。它由输入层、若干隐藏层及输出层构成，一般包含多个网络层，利用海量数据来对模型进行训练，通过逐层特征变换，形成对数据本身更抽象的、更具代表性的特征，从而提高分类或预测的准确性。
隐藏层也称隐层，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。一般认为增加隐藏层数可提高计算精度，降低网络误差。2016年，深度学习的隐藏层数已经达到152层。隐藏层节点是神经元，数目越多，神经网络的鲁棒性（Robustness）越强。
浅层学习和深度学习数据处理流程的差异
资料来源：中国报告网整理
各深度学习平台的比较
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从全球为TensorFlow标星的人口分布图可以看到几乎全球都在使用机器学习
资料来源：中国报告网整理
据Technavio预测，预计全球深度学习市场规模在2016-2020年的CAGR为38.7%，到2020年，全球市场规模将达13亿美元。2015年，按照产品类型，软件和应用程序、服务、硬件分别占39.6%、32.2%及28.2%。而软件和应用市场的发展主要是由几个最终用户行业的技术进步和数字化驱动的，包括医疗、零售和金融业。
机器学习算法的应用场景图
资料来源：中国报告网整理
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