Étude de marché sur l’apprentissage profond

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

Le Deep Learning fait partie du Machine Learning. L’objectif du Deep Learning est de rendre l’Intelligence Artificielle plus intelligente. Pour ce faire, il copie la façon dont le cerveau humain apprend. Le cerveau humain possède des réseaux de neurones qui nous aident à traiter les informations que nous recevons du monde. Dans le Deep Learning, il existe au moins trois couches de réseaux de neurones artificiels. Les couches permettent à l'ordinateur de traiter plus de données. L’ordinateur utilise les données pour « apprendre » à partir d’exemples. Ainsi, ils feront de meilleures prédictions, conduisant à des résultats plus corrects.

Pourquoi le Deep Learning est-il important ?

Les ordinateurs ont aujourd’hui plus de responsabilités que jamais. À l’avenir, leur rôle dans nos vies augmentera encore davantage. Par exemple, nous faisons confiance aux machines pour créer des horaires pour nous. Egalement, pour alerter les banques en cas de fraude à la carte bancaire. Les entreprises fabriquent même des voitures autonomes et des machines pédagogiques pour opérer sur les humains. Il est donc essentiel de disposer d’IA capables d’apprendre des interactions passées et nécessitant moins d’intervention humaine.

Voici quelques emplois clés dans le Deep Learning

• Analyste de recherche
• Scientifique des données
• Ingénieur de données
• Scientifique appliqué
• Ingénieur logiciel

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin du Deep Learning ?

Protège contre la 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.

Avec une IA Deep Learning, l’ordinateur remarque une activité inhabituelle. Une fois que l’IA a détecté la fraude, elle peut suggérer des moyens d’empêcher qu’elle ne se reproduise à l’avenir.

Donne les données actuelles

Le 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.

Facteurs clés du succès du Deep Learning

Beaucoup de données

Si une entreprise souhaite utiliser une IA pour son site ou son application, elle doit entraîner la machine. Cette « formation » lui apprend à remarquer et à comprendre les données qu’il va traiter. Ainsi, si l’entreprise choisit d’utiliser le Deep Learning, les ingénieurs doivent utiliser beaucoup de données.

De plus, l’objectif est de disposer d’une IA efficace qui fonctionne comme le cerveau humain. Ainsi, la machine doit également disposer de données de haute qualité, qu’elle doit annoter. Le processus d'annotation garantit que les données sont accessibles pour que l'ordinateur puisse les comprendre et les utiliser.

Travailler avec le développeur

Bien que l’entreprise ne développe pas d’IA, elle l’utilisera tout le temps. Ainsi, ils doivent travailler avec le développeur. Si les techniciens travaillent seuls, l’IA risque d’être trop complexe. Mais lorsqu’ils travaillent ensemble, ils peuvent décider quels problèmes le ML va résoudre. Cette collaboration rendra l’IA plus facile à utiliser à l’avenir.

Sois patient

Construire une IA qui fonctionne comme un cerveau n’est pas facile. Il est peu probable que le processus soit parfait du premier coup. Les entreprises doivent garder à l’esprit qu’il existe de nombreux facteurs à prendre en compte. Ainsi, ils doivent se débrouiller avec les essais et les erreurs. Il faut du temps pour créer le bon système d’IA.

À propos de l'apprentissage profond

Groupes de discussion 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. Le research will inform the company of the best data for machine training.