أبحاث سوق التعلم العميق

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي. الهدف من التعلم العميق هو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. ويقوم بذلك عن طريق تقليد الطريقة التي يتعلم بها الدماغ البشري. يحتوي الدماغ البشري على شبكات عصبية تساعدنا على معالجة المعلومات التي نحصل عليها من العالم. في التعلم العميق، هناك ثلاث طبقات أو أكثر من الشبكات العصبية الاصطناعية. تسمح الطبقات للكمبيوتر بمعالجة المزيد من البيانات. يستخدم الكمبيوتر البيانات "للتعلم" من الأمثلة. وبالتالي، سوف يقومون بتنبؤات أفضل، مما يؤدي إلى نتائج أكثر صحة.

ما أهمية التعلم العميق؟

تتحمل أجهزة الكمبيوتر مسؤولية اليوم أكثر من أي وقت مضى. وفي المستقبل، سوف تزداد أدوارهم في حياتنا أكثر. على سبيل المثال، نحن نثق في الآلات لإنشاء جداول زمنية لنا. وأيضًا لتنبيه البنوك بشأن الاحتيال على بطاقات الائتمان. حتى أن الشركات تصنع سيارات ذاتية القيادة وآلات تعليمية لتعمل على البشر. وبالتالي، من الضروري أن يكون لدينا أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعلم من التفاعلات السابقة وتحتاج إلى تدخل بشري أقل.

فيما يلي بعض الوظائف الرئيسية في التعلم العميق

• محلل أبحاث
• عالم البيانات
• مهندس بيانات
• عالم تطبيقي
• مهندس برمجيات

لماذا تحتاج الشركات إلى التعلم العميق؟

يحمي من الاحتيال

Many businesses keep essential information online since it protects company and client information. But they are still open to cyber-attacks such as fraud. This fraud might cost the company money. It could also give the company a bad name and cause them to lose clients.

باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق، يلاحظ الكمبيوتر نشاطًا غير عادي. بعد أن يكتشف الذكاء الاصطناعي عملية الاحتيال، قد يقترح طرقًا لمنع حدوثها في المستقبل.

يعطي البيانات الحالية

ال data that can affect the company is fluid. It changes often and fast. Keeping up with these changes helps companies to compete in the global market. But, it would be hard to do so without AI. Deep Learning takes data and turns it into useful information for the company. Thus, business owners will use the information to make choices. Of course, these choices should benefit the company.

العوامل الرئيسية لنجاح التعلم العميق

الكثير من البيانات

إذا أرادت إحدى الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لموقعها أو تطبيقها، فيجب عليها تدريب الآلة. يعلمه هذا "التدريب" ملاحظة وفهم البيانات التي سيعالجها. لذلك، إذا اختارت الشركة استخدام التعلم العميق، فيجب على المهندسين استخدام الكثير من البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، الهدف هو الحصول على ذكاء اصطناعي فعال يعمل مثل العقل البشري. وبالتالي، يجب أن يحصل الجهاز أيضًا على بيانات عالية الجودة، والتي يجب عليه التعليق عليها. تضمن عملية التعليق التوضيحي إمكانية الوصول إلى البيانات حتى يتمكن الكمبيوتر من فهمها واستخدامها.

العمل مع المطور

على الرغم من أن الشركة لا تقوم ببناء الذكاء الاصطناعي، إلا أنها ستستخدمه طوال الوقت. وبالتالي، ينبغي عليهم العمل جنبا إلى جنب مع المطور. إذا كان الفنيون يعملون بمفردهم، فقد يكون الذكاء الاصطناعي معقدًا للغاية. ولكن، عندما يعملون معًا، يمكنهم تحديد المشكلات التي ستحلها تعلم الآلة. سيؤدي هذا التعاون إلى تسهيل استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

كن صبوراً

إن بناء ذكاء اصطناعي يعمل مثل الدماغ ليس بالأمر السهل. ومن غير المرجح أن تكون العملية مثالية في المرة الأولى. يجب أن تتذكر الشركات أن هناك العديد من العوامل التي يجب مراعاتها. وبالتالي، يجب أن يكونوا على ما يرام مع التجربة والخطأ. يستغرق إنشاء نظام الذكاء الاصطناعي المناسب وقتًا.

حول التعلم العميق

مجموعات التركيز and interviews will help the company decide why they need Deep Learning. Surveys are another way to do research. The survey will inform consumers of Deep Learning. It will also get their views on this kind of Machine Learning.

It is safe to say that Deep Learning is the future of business. But each company needs to do its homework before choosing to add it. That’s why companies need to do Qualitative and Quantitative research. ال research will inform the company of the best data for machine training.