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

De nombreuses entreprises conservent des informations essentielles en ligne car elles protègent les informations sur l'entreprise et les clients. Mais ils restent ouverts aux cyberattaques telles que la fraude. Cette fraude pourrait coûter de l’argent à l’entreprise. Cela pourrait également donner une mauvaise réputation à l’entreprise et lui faire perdre des 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

Les données qui peuvent impacter l’entreprise sont fluides. Cela change souvent et rapidement. Suivre ces changements aide les entreprises à être compétitives sur le marché mondial. Mais il serait difficile d’y parvenir sans l’IA. Le Deep Learning prend les données et les transforme en informations utiles pour l’entreprise. Ainsi, les propriétaires d’entreprise utiliseront ces informations pour faire des choix. Bien entendu, ces choix devraient bénéficier à l’entreprise.

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

Des groupes de discussion et des entretiens aideront l'entreprise à décider pourquoi elle a besoin du Deep Learning. Les enquêtes sont une autre façon de faire des recherches. L'enquête informera les consommateurs du Deep Learning. Il recueillera également leur point de vue sur ce type d’apprentissage automatique.

On peut affirmer sans se tromper que le Deep Learning est l’avenir des entreprises. Mais chaque entreprise doit faire ses devoirs avant de choisir de l’ajouter. C'est pourquoi les entreprises doivent effectuer des recherches qualitatives et quantitatives. La recherche fournira à l’entreprise les meilleures données pour la formation des machines.