Deep Learning Marktforschung

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist Teil des maschinellen Lernens. Das Ziel von Deep Learning ist es, künstliche Intelligenz intelligenter zu machen. Dies geschieht, indem die Art und Weise nachgeahmt wird, wie das menschliche Gehirn lernt. Das menschliche Gehirn verfügt über neuronale Netzwerke, die uns helfen, die Informationen zu verarbeiten, die wir aus der Welt erhalten. Beim Deep Learning gibt es drei oder mehr Schichten künstlicher neuronaler Netzwerke. Die Schichten ermöglichen es dem Computer, mehr Daten zu verarbeiten. Der Computer verwendet die Daten, um aus Beispielen zu „lernen“. Dadurch können sie bessere Vorhersagen treffen, was zu korrekteren Ergebnissen führt.

Warum ist Deep Learning wichtig?

Computer tragen heute mehr Verantwortung als je zuvor. In Zukunft wird ihre Rolle in unserem Leben noch zunehmen. Wir vertrauen beispielsweise darauf, dass Maschinen Zeitpläne für uns erstellen. Und dass sie Banken vor Kreditkartenbetrug warnen. Unternehmen bauen sogar selbstfahrende Autos und bringen Maschinen bei, an Menschen zu operieren. Daher ist es wichtig, KIs zu haben, die aus früheren Interaktionen lernen können und weniger menschliches Eingreifen benötigen.

Hier sind einige wichtige Jobs im Bereich Deep Learning

• Forschungsanalytiker
• Datenwissenschaftler
• Dateningenieur
• Angewandter Wissenschaftler
• Softwareentwickler

Warum brauchen Unternehmen Deep Learning?

Schützt vor Betrug

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.

Mit einer Deep-Learning-KI bemerkt der Computer ungewöhnliche Aktivitäten. Nachdem die KI den Betrug erkannt hat, schlägt sie möglicherweise Möglichkeiten vor, um ihn in Zukunft zu verhindern.

Liefert aktuelle Daten

Der 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.

Schlüsselfaktoren für den Erfolg von Deep Learning

Viele Daten

Wenn ein Unternehmen eine KI für seine Website oder App verwenden möchte, muss es die Maschine trainieren. Durch dieses „Training“ lernt sie, die Daten, die sie verarbeiten wird, wahrzunehmen und zu verstehen. Wenn sich das Unternehmen also für Deep Learning entscheidet, müssen die Ingenieure eine große Datenmenge verarbeiten.

Darüber hinaus ist das Ziel eine effiziente KI, die wie das menschliche Gehirn funktioniert. Daher muss die Maschine auch qualitativ hochwertige Daten erhalten, die sie annotieren muss. Der Annotationsprozess stellt sicher, dass die Daten für den Computer zugänglich sind, um sie zu verstehen und zu verwenden.

Arbeiten Sie mit dem Entwickler

Obwohl das Unternehmen keine KI entwickelt, wird es sie ständig nutzen. Daher sollte es mit dem Entwickler zusammenarbeiten. Wenn die Techniker alleine arbeiten, ist die KI möglicherweise zu komplex. Aber wenn sie zusammenarbeiten, können sie entscheiden, welche Probleme ML lösen wird. Diese Zusammenarbeit wird die Nutzung von KI in Zukunft einfacher machen.

Sei geduldig

Eine KI zu bauen, die wie ein Gehirn funktioniert, ist nicht einfach. Es ist unwahrscheinlich, dass der Prozess beim ersten Mal perfekt ist. Unternehmen müssen bedenken, dass es viele Faktoren zu berücksichtigen gibt. Daher müssen sie mit Versuch und Irrtum klarkommen. Es braucht Zeit, das richtige KI-System zu entwickeln.

Über Deep Learning

Schwerpunktgruppen 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. Der research will inform the company of the best data for machine training.