Ricerche di mercato sul deep learning

Cos'è l'apprendimento profondo?

Il Deep Learning fa parte del Machine Learning. L’obiettivo del Deep Learning è rendere l’intelligenza artificiale più intelligente. Lo fa copiando il modo in cui apprende il cervello umano. Il cervello umano ha reti neurali che ci aiutano a elaborare le informazioni che riceviamo dal mondo. Nel Deep Learning ci sono tre o più strati di reti neurali artificiali. I livelli consentono al computer di elaborare più dati. Il computer utilizza i dati per “imparare” dagli esempi. Pertanto, faranno previsioni migliori, portando a risultati più corretti.

Perché il Deep Learning è importante?

I computer hanno oggi più responsabilità che mai. In futuro, il loro ruolo nelle nostre vite aumenterà ancora di più. Ad esempio, confidiamo che le macchine creino programmi per noi. Inoltre, per avvisare le banche delle frodi sulle carte di credito. Le aziende stanno persino costruendo automobili a guida autonoma e macchine didattiche per operare sulle persone. Pertanto, è essenziale disporre di IA in grado di apprendere dalle interazioni passate e che necessitino di un minore intervento umano.

Ecco alcuni lavori chiave nel deep learning

• Analista di ricerca
• Scienziato dei dati
• Ingegnere dei dati
• Scienziato applicato
• Ingegnere del software

Perché le aziende hanno bisogno del Deep Learning?

Protegge dalle frodi

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 un'intelligenza artificiale con deep learning, il computer rileva attività insolite. Dopo che l’intelligenza artificiale ha rilevato la frode, potrebbe suggerire modi per impedirne il verificarsi in futuro.

Fornisce i dati attuali

IL 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.

Fattori chiave per il successo del deep learning

Molti dati

Se un'azienda desidera utilizzare un'intelligenza artificiale per il proprio sito o app, deve addestrare la macchina. Questo “addestramento” gli insegna a notare e comprendere i dati che elaborerà. Pertanto, se l’azienda sceglie di utilizzare il Deep Learning, gli ingegneri dovranno utilizzare molti dati.

Inoltre, l’obiettivo è quello di avere un’intelligenza artificiale efficiente che funzioni come il cervello umano. Pertanto, la macchina deve anche ricevere dati di alta qualità, che deve annotare. Il processo di annotazione garantisce che i dati siano accessibili al computer per comprenderli e utilizzarli.

Collabora con lo sviluppatore

Sebbene l’azienda non stia sviluppando l’intelligenza artificiale, la utilizzerà continuamente. Pertanto, dovrebbero collaborare con lo sviluppatore. Se i tecnici lavorassero da soli, l’intelligenza artificiale potrebbe essere troppo complessa. Ma, quando lavorano insieme, possono decidere quali problemi il machine learning risolverà. Questa collaborazione renderà l’intelligenza artificiale più facile da usare in futuro.

Essere pazientare

Costruire un’intelligenza artificiale che funzioni come un cervello non è facile. È improbabile che il processo sia perfetto la prima volta. Le aziende devono ricordare che ci sono molti fattori da considerare. Pertanto, devono essere a posto con tentativi ed errori. Ci vuole tempo per creare il giusto sistema di intelligenza artificiale.

Informazioni sull'apprendimento profondo

Focus group 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. IL research will inform the company of the best data for machine training.