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概述
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子集，其中的神经网络（受人脑启发的算法）从大量的数据习得而来。 深度学习算法重复执行一项任务，并通过开发可促进渐进式学习的深层次内容，逐步改善结果。 它是基于神经网络的更广泛机器学习方法系列的一部分。
深度学习正在对各行业产生巨大影响。 在生命科学中，深度学习可用于高级影像分析、研究、药物发现、健康问题和疾病症状预测，以及加速从基因组测序中获取洞察成果。 在交通方面，深度学习可帮助自动驾驶车辆适应不断变化的路况。 它还可用于保护关键基础设施和加快响应速度。
企业往往外包深度学习的开发。 但是，对于企业的核心用例，最好将深度学习开发工作保留在内部。 这些用例包括欺诈检测和建议、预测性维护和时间序列数据分析、推荐系统优化、客户关系管理，以及在线广告点进率预测。
运用 IBM Cloud Pak® for Data as a Service 上的 IBM Watson Studio®
，开始使用深度学习。IBM Watson Studio 上深度学习的优点
功能
手写数字识别
使用经过预先训练的 PyTorch 模型来预测图像中的手写数字。 使用 REST API 来提交训练作业、监视状态，并存储和部署模型。
了解 IBM Watson Studio 中的深度学习
使用个人偏好的框架
在 IBM Watson Studio 中预先安装并已优化性能
开始使用深度学习。
在 IBM Watson Studio 上开展深度学习实验。