أبحاث سوق التعلم العميق

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي. الهدف من التعلم العميق هو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. ويقوم بذلك عن طريق تقليد الطريقة التي يتعلم بها الدماغ البشري. يحتوي الدماغ البشري على شبكات عصبية تساعدنا على معالجة المعلومات التي نحصل عليها من العالم. في التعلم العميق، هناك ثلاث طبقات أو أكثر من الشبكات العصبية الاصطناعية. تسمح الطبقات للكمبيوتر بمعالجة المزيد من البيانات. يستخدم الكمبيوتر البيانات "للتعلم" من الأمثلة. وبالتالي، سوف يقومون بتنبؤات أفضل، مما يؤدي إلى نتائج أكثر صحة.

ما أهمية التعلم العميق؟

تتحمل أجهزة الكمبيوتر مسؤولية اليوم أكثر من أي وقت مضى. وفي المستقبل، سوف تزداد أدوارهم في حياتنا أكثر. على سبيل المثال، نحن نثق في الآلات لإنشاء جداول زمنية لنا. وأيضًا لتنبيه البنوك بشأن الاحتيال على بطاقات الائتمان. حتى أن الشركات تصنع سيارات ذاتية القيادة وآلات تعليمية لتعمل على البشر. وبالتالي، من الضروري أن يكون لدينا أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعلم من التفاعلات السابقة وتحتاج إلى تدخل بشري أقل.

فيما يلي بعض الوظائف الرئيسية في التعلم العميق

• محلل أبحاث
• عالم البيانات
• مهندس بيانات
• عالم تطبيقي
• مهندس برمجيات

لماذا تحتاج الشركات إلى التعلم العميق؟

يحمي من الاحتيال

تحتفظ العديد من الشركات بالمعلومات الأساسية عبر الإنترنت لأنها تحمي معلومات الشركة والعملاء. لكنهم ما زالوا عرضة للهجمات السيبرانية مثل الاحتيال. قد يكلف هذا الاحتيال أموال الشركة. كما يمكن أن يمنح الشركة سمعة سيئة ويؤدي إلى خسارة العملاء.

باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق، يلاحظ الكمبيوتر نشاطًا غير عادي. بعد أن يكتشف الذكاء الاصطناعي عملية الاحتيال، قد يقترح طرقًا لمنع حدوثها في المستقبل.

يعطي البيانات الحالية

البيانات التي يمكن أن تؤثر على الشركة سائلة. يتغير في كثير من الأحيان وبسرعة. إن مواكبة هذه التغييرات يساعد الشركات على المنافسة في السوق العالمية. ولكن سيكون من الصعب القيام بذلك بدون الذكاء الاصطناعي. يأخذ التعلم العميق البيانات ويحولها إلى معلومات مفيدة للشركة. وبالتالي، سيستخدم أصحاب الأعمال المعلومات لاتخاذ الخيارات. وبطبيعة الحال، ينبغي لهذه الاختيارات أن تفيد الشركة.

العوامل الرئيسية لنجاح التعلم العميق

الكثير من البيانات

إذا أرادت إحدى الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لموقعها أو تطبيقها، فيجب عليها تدريب الآلة. يعلمه هذا "التدريب" ملاحظة وفهم البيانات التي سيعالجها. لذلك، إذا اختارت الشركة استخدام التعلم العميق، فيجب على المهندسين استخدام الكثير من البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، الهدف هو الحصول على ذكاء اصطناعي فعال يعمل مثل العقل البشري. وبالتالي، يجب أن يحصل الجهاز أيضًا على بيانات عالية الجودة، والتي يجب عليه التعليق عليها. تضمن عملية التعليق التوضيحي إمكانية الوصول إلى البيانات حتى يتمكن الكمبيوتر من فهمها واستخدامها.

العمل مع المطور

على الرغم من أن الشركة لا تقوم ببناء الذكاء الاصطناعي، إلا أنها ستستخدمه طوال الوقت. وبالتالي، ينبغي عليهم العمل جنبا إلى جنب مع المطور. إذا كان الفنيون يعملون بمفردهم، فقد يكون الذكاء الاصطناعي معقدًا للغاية. ولكن، عندما يعملون معًا، يمكنهم تحديد المشكلات التي ستحلها تعلم الآلة. سيؤدي هذا التعاون إلى تسهيل استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

كن صبوراً

إن بناء ذكاء اصطناعي يعمل مثل الدماغ ليس بالأمر السهل. ومن غير المرجح أن تكون العملية مثالية في المرة الأولى. يجب أن تتذكر الشركات أن هناك العديد من العوامل التي يجب مراعاتها. وبالتالي، يجب أن يكونوا على ما يرام مع التجربة والخطأ. يستغرق إنشاء نظام الذكاء الاصطناعي المناسب وقتًا.

حول التعلم العميق

ستساعد مجموعات التركيز والمقابلات الشركة على تحديد سبب حاجتها إلى التعلم العميق. تعتبر الاستطلاعات طريقة أخرى لإجراء الأبحاث. سيُعلم الاستطلاع المستهلكين بالتعلم العميق. وسوف تحصل أيضًا على وجهات نظرهم حول هذا النوع من التعلم الآلي.

من الآمن أن نقول إن التعلم العميق هو مستقبل الأعمال. لكن يتعين على كل شركة القيام بواجبها قبل اختيار إضافتها. لهذا السبب تحتاج الشركات إلى إجراء بحث نوعي وكمي. سيُطلع البحث الشركة على أفضل البيانات للتدريب على الآلة.