在人工智能的黄金时代，工程师和科学家们在深度学习项目上仍然有很长的路要走。无论是校准时间序列模型、处理贝叶斯深度学习模型还是定义不确定性评估的指标，现有的机器学习能力都被高估了。换句话说，目前与机器学习相关的期望更多的是神秘的假设。特别是在谈论机器学习的商业应用，如深度学习时，它需要大量的经过良好准备和组织的数据处理才能获得准确性，这意味着理解和采用机器学习的动态需要丰富的资源和时间，并提供风险的准备。
最重要的是，现有的深度学习算法适合在训练记录上工作，并使用神经网络的数百万参数处理信息。这种设置在应用于新数据时可能会变得模糊。因此，与深度学习理念相关的许多挑战必须解决，以实现未来的成果。让快速了解与深度学习相关的一些最重要的挑战，以及如何通过实际的人工智能测试和机器学习最佳实践来帮助实现渐进的结果。但在开始了解所有新挑战之前，有必要了解与深度学习相关的所有未来进步。
深度学习是最重要的技术进步之一。根据定义，这项技术通过分层神经网络模仿人脑的原始行为来对信息进行分类。然后神经网络处理给定的输入单元集，以原始数据如图片、声音或文本为食，映射输出节点。一些最前沿的创新，被深度学习所包围，可以列举如下：
实现通用人工智能或混合人工智能、监督学习、全新面貌的医疗保健和医药行业，以及借助数据的力量。此外，借助深度学习，还可以在欺诈检测、虚拟助手、视觉识别和娱乐领域看到更多的创新。总的来说，深度学习已经深入到日常生活中，同样的例子可以从一些最知名的应用中追踪，这些应用利用语音识别、自然语言处理和图像处理来更准确地解决问题。
然而，要达到深度学习的目标和混合人工智能的极限，需要数千小时的研究、数据挖掘、实验、编程、失败和重组，这一切都转化为与深度学习实施相关的新挑战。
当谈论未来和智能机器时，深度学习在任何发展过程中都占据着首要位置。即使是最先进的人工智能应用也是使用最好的深度学习技术驱动的。为了达到深度学习的未来发展，需要解决一些新的挑战。
机器学习作为一种全新的炼金术。机器学习的初期有一些浅显的做法，其中决策树算法被用来做出预测。例如，“如果某物是橙色的、酸的，并且是由碎片组成的，那么它很可能是一个橙子。”虽然这些模型没有非凡的智能来识别曼达林橙和卡拉卡拉橙之间的区别，但很容易理解它们是如何工作的。
但深度学习是不同的，因为它在层次数据表示上工作。然而，限制创建此类技术的唯一事情是缺乏如何实现它的理解。问题被定义为黑箱，因为人工智能主管知道输入和输出，工程师知道如何培养一个单一的预测，但没有人理解整个模型是如何工作的。这已经成为创建未来产品如自动信用评估、无人驾驶车辆和药物开发的障碍。
尽管深度学习已经成功地吸引了全球商业和技术爱好者的注意，但只有少数专家成功地掌握了开发过程。此外，大多数拥有机器学习知识的的数据科学家缺乏软件工程知识。
训练深度学习模型需要访问大量的数据集。虽然看起来是一个容易的任务，可以容纳或存储信息，购买最相关的数据可能很昂贵。此外，准备数据进行训练集同样耗时，特别是当需要在聚类、回归和分类上工作时。
该过程甚至涉及需要持续的格式化和机制来收集信息，以便可以执行聚合、属性抽样和记录抽样等任务，这可能需要数据分解和重新缩放。总之，这个过程需要购买最熟练工程师的时间，这可能会在投资图上感觉很重。
如果组织打算使用他们存储的数据进行处理，隐私问题介入的可能性很高，导致与数据所属人员的法律问题，即使他们在早期阶段共享了同意。因此，使用个人数据可能会导致风险和不必要的数据保护法规，如欧洲通用数据保护条例的费用。
尽管机器学习看起来像是技术巨头如Alphabet和微软试图用TensorFlow和ONNX瞄准的魔杖，但运行这些系统需要来自世界各地的数据。此外，所有这些努力都不能否认深度学习非常年轻，或者可以说它还不成熟，不能被称为生产就绪。
特别是，当谈论与学习过程相关的所有超参数时，对值的任何更改都可能导致模型性能的大规模变化。换句话说，无法处理超参数优化可能会显著阻碍深度学习模型的性能。此外，缺乏知识和资源来检测变化需求可能会影响优化策略，从而影响性能。
由于机器学习是关于利用最好的人工智能，机器学习和人工智能系统的未来完全取决于系统训练的数据质量。此外，用于生产过程的数据通常涉及偏见问题，因为它来自对人口统计规范有过滤器的组织。
当谈论过去的软件时，开发相对容易，与现代软件集成要求相比，其中ML和AI统治着技术世界。
在深度学习解决方案上工作的更大挑战是时间要求。最重要的是，开发过程中涉及的不确定性使得实现精度变得困难。即使是在机器学习上工作多年的最熟练的工程师也倾向于在分析数据集和确认训练模型可以为不同数据复制结果时挣扎。
机器学习工程师的主要目标应该是识别算法错误分类数据的案例。这些最有可能是边缘案例和错误标签，需要对训练数据和模型进行广泛的测试。分析和处理训练数据与算法的过程通常旨在处理模型表现不如独立人类的情况。
端到端分析和部署。机器学习应该通过的下一个最重要的因素包括处理整个部署计划中最简单的领域。这将帮助克服任何模型复杂性，因为当在文档中取得进展时，现实世界的建模通常需要在现实场景中更加努力地工作。然而，端到端分析允许处理每一件复杂性。
此外，任何针对最终用户视角工作的深度学习模型都可以帮助识别模型的关键问题。此外，这种方法有助于重新评估收集的训练数据，以便可以处理信息中的任何问题。