3．深度学习在实际项目中

我们讲讲深度学习在我们明略项目中的应用。我们有个很大的制造业客户，他们有个故障预测的项目。我们能做什么呢？

深度学习除了建模的能力比普通的强一点，还可以学习时间序列的结构，设备传感器的数据是一个时间序列，每一秒钟或者多少毫秒产品信号，我们用传统的方法很难处理这么高纬度，这么大数据量的模型法国，深度学习可以理解在时间上的关系，大大提高我们对故障分类的预测。

另外一个就是在银行对不良客户检测的模型中，我们有数百维的储蓄、消费、信贷特征如果我们请专家来做非常困难，因为很多时候，当你的特征太多了，很难想到那么多规则的组合，用深度学习可以进行自动特征组合。

比如说发现我的银行的储蓄额很高，但是可能在月底突然取出来了，可能就代表着我可能只是临时在里面，跟别人借的钱放在里面，并不是我有这么高的资金做抵押，这个时候发现的时候，就可以排除在外，这个可能就超过了很多行业专家的工作效率了。

深度学习对我们的DataInsight是前沿重要的方向，我们会推出软硬一体的解决方案，我们也会使用TESLA GPU做深度学习加速器。