Pesquisa de mercado de aprendizagem profunda

O que é aprendizagem profunda?

O Deep Learning faz parte do Machine Learning. O objetivo do Deep Learning é tornar a Inteligência Artificial mais inteligente. Ele faz isso copiando a maneira como o cérebro humano aprende. O cérebro humano possui redes neurais que nos ajudam a processar as informações que obtemos do mundo. No Deep Learning, existem três ou mais camadas de redes neurais artificiais. As camadas permitem que o computador processe mais dados. O computador usa os dados para “aprender” com exemplos. Assim, eles farão melhores previsões, levando a resultados mais corretos.

Por que o aprendizado profundo é importante?

Os computadores têm mais responsabilidades hoje do que nunca. No futuro, o seu papel nas nossas vidas aumentará ainda mais. Por exemplo, confiamos nas máquinas para criar horários para nós. Além disso, para alertar os bancos sobre fraudes com cartões de crédito. As empresas estão até fabricando carros autônomos e ensinando máquinas a operar pessoas. Assim, é essencial ter IAs que possam aprender com interações passadas e que necessitem de menos intervenção humana.

Aqui estão alguns trabalhos importantes em aprendizagem profunda

• Analista de pesquisa
• Cientista de Dados
• Engenheiro de dados
• Cientista Aplicado
• Engenheiro de software

Por que as empresas precisam de Deep Learning?

Protege contra fraudes

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.

Com uma IA de Deep Learning, o computador percebe atividades incomuns. Depois que a IA detectar a fraude, ela poderá sugerir maneiras de impedir que isso aconteça no futuro.

Fornece dados atuais

O 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.

Fatores-chave para o sucesso do aprendizado profundo

Muitos dados

Se uma empresa quiser usar IA em seu site ou aplicativo, ela deverá treinar a máquina. Esse “treinamento” ensina-o a perceber e compreender os dados que irá processar. Então, se a empresa optar por usar Deep Learning, os engenheiros deverão utilizar muitos dados.

Além disso, o objetivo é ter uma IA eficiente que funcione como o cérebro humano. Assim, a máquina também deve obter dados de alta qualidade, que deverá anotar. O processo de anotação garante que os dados estejam acessíveis para o computador compreender e usar.

Trabalhe com o desenvolvedor

Embora a empresa não esteja construindo IA, eles a usarão o tempo todo. Portanto, eles devem trabalhar em conjunto com o desenvolvedor. Se os técnicos trabalharem sozinhos, a IA poderá ser demasiado complexa. Mas, quando trabalham juntos, podem decidir quais problemas o ML resolverá. Esta colaboração tornará a IA mais fácil de usar no futuro.

Ser paciente

Construir uma IA que funcione como um cérebro não é fácil. É improvável que o processo seja perfeito na primeira vez. As empresas devem lembrar que há muitos fatores a serem considerados. Portanto, eles devem estar bem com tentativa e erro. Leva tempo para criar o sistema de IA certo.

Sobre aprendizagem profunda

Grupos de foco 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. O research will inform the company of the best data for machine training.