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

Muchas empresas mantienen información esencial en línea, ya que protege la información de la empresa y del cliente. Pero todavía están expuestos a ciberataques como el fraude. Este fraude podría costarle dinero a la empresa. También podría darle mal nombre a la empresa y hacer que pierda clientes.

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

Los datos que pueden afectar a la empresa son fluidos. Cambia con frecuencia y rápidamente. Mantenerse al día con estos cambios ayuda a las empresas a competir en el mercado global. Pero sería difícil hacerlo sin la IA. El Deep Learning toma datos y los convierte en información útil para la empresa. Por lo tanto, los dueños de negocios utilizarán la información para tomar decisiones. Por supuesto, estas decisiones deberían beneficiar a la empresa.

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

Los grupos focales y las entrevistas ayudarán a la empresa a decidir por qué necesita Deep Learning. Las encuestas son otra forma de investigar. La encuesta informará a los consumidores sobre el aprendizaje profundo. También conocerá sus opiniones sobre este tipo de aprendizaje automático.

Es seguro decir que el aprendizaje profundo es el futuro de los negocios. Pero cada empresa necesita hacer sus deberes antes de decidir añadirlo. Por eso las empresas necesitan realizar investigaciones cualitativas y cuantitativas. La investigación informará a la empresa sobre los mejores datos para el entrenamiento de máquinas.