Investigación de mercado de aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es parte del aprendizaje automático. El objetivo del Deep Learning es hacer que la Inteligencia Artificial sea más inteligente. Lo hace copiando la forma en que aprende el cerebro humano. El cerebro humano tiene redes neuronales que nos ayudan a procesar la información que obtenemos del mundo. En Deep Learning, existen tres o más capas de redes neuronales artificiales. Las capas permiten que la computadora procese más datos. La computadora usa los datos para “aprender” de los ejemplos. Por lo tanto, harán mejores predicciones, lo que conducirá a resultados más correctos.

¿Por qué es importante el aprendizaje profundo?

Las computadoras tienen hoy más responsabilidad que nunca. En el futuro, su papel en nuestras vidas aumentará aún más. Por ejemplo, confiamos en las máquinas para crear horarios para nosotros. Además, para alertar a los bancos sobre fraudes con tarjetas de crédito. Las empresas incluso están fabricando vehículos autónomos y enseñando máquinas a operar con personas. Por lo tanto, es esencial contar con IA que puedan aprender de interacciones pasadas y necesiten menos intervención humana.

Aquí hay algunos trabajos clave en el aprendizaje profundo

• Analista de investigación
• científico de datos
• Ingeniero de datos
• Científico Aplicado
• Ingeniero de software

¿Por qué las empresas necesitan el aprendizaje profundo?

Protege contra el fraude

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.

Con una IA de aprendizaje profundo, la computadora nota una actividad inusual. Una vez que la IA detecta el fraude, puede sugerir formas de evitar que ocurra en el futuro.

Da datos actuales

El 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.

Factores clave para el éxito del aprendizaje profundo

Muchos datos

Si una empresa quiere utilizar una IA para su sitio o aplicación, debe entrenar la máquina. Este “entrenamiento” le enseña a notar y comprender los datos que procesará. Entonces, si la empresa opta por utilizar el aprendizaje profundo, los ingenieros deben utilizar una gran cantidad de datos.

Además, el objetivo es tener una IA eficiente que funcione como el cerebro humano. Por lo tanto, la máquina también debe obtener datos de alta calidad, que debe anotar. El proceso de anotación garantiza que los datos sean accesibles para que la computadora los comprenda y los utilice.

Trabajar con el desarrollador

Aunque la empresa no está desarrollando IA, la utilizarán todo el tiempo. Por lo tanto, deberían trabajar junto con el desarrollador. Si los técnicos trabajan solos, la IA podría resultar demasiado compleja. Pero, cuando trabajan juntos, pueden decidir qué problemas resolverá el ML. Esta colaboración hará que la IA sea más fácil de usar en el futuro.

Ser paciente

Construir una IA que funcione como un cerebro no es fácil. Es poco probable que el proceso sea perfecto la primera vez. Las empresas deben recordar que hay muchos factores a considerar. Por lo tanto, deben estar bien con prueba y error. Se necesita tiempo para crear el sistema de IA adecuado.

Acerca del aprendizaje profundo

Grupos de enfoque 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. El research will inform the company of the best data for machine training.