深度学习是机器学习的一个子领域，以支持 AI 应用和服务而出名，这些应用和服务无需人工干预即可执行分析和物理任务。 深度学习的用例包括聊天机器人、医学影像识别技术和欺诈检测。 但是，与机器学习一样，设计和运行深度学习算法需要耗费大量人力和计算能力。 IBM 研究团队探索了深度学习领域最复杂耗时的流程之一： 通过名为神经结构搜索 (NAS) 的技术创建神经结构。 该团队审查了已开发的各种 NAS 方法，展示了各种方法的优势，目的是帮助从业人员选择适当的方法。 借助为机器学习模型寻找最佳性能架构的自动化方法，可以提高 AI 的民主化程度，但这一问题仍十分复杂且难以解决。 利用 IBM Watson Studio 中的深度学习服务，您仍然可以快速着手开展深度学习工作。 该服务可帮助您设计复杂的神经网络，然后大规模开展试验，部署优化的机器学习模型。 该服务旨在简化模型训练流程，同时还按需提供 GPU 计算集群，满足计算能力需求。 您还可以集成热门开源 ML 框架（如 TensorFlow、Caffe、Torch 和 Chainer），以在多个 GPU 上训练模型并加速取得结果。 在 IBM Watson Studio 上，您可以结合使用 AutoML、IBM AutoAI 和深度学习服务，以加快实验速度，分析结构化和非结构化数据，并更快部署更佳模型。