डीप लर्निंग मार्केट रिसर्च

आपके व्यवसाय को बढ़ाने के लिए यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने ग्राहकों को समझें।

आपको उनकी अपेक्षाओं पर खरा उतरना होगा और उन्हें यथासंभव सर्वश्रेष्ठ सहायता देनी होगी। इसलिए डीप लर्निंग और मार्केट रिसर्च की आवश्यकता यहीं पर आती है।

डीप लर्निंग क्या है?

किसी मशीन को कोई प्रक्रिया सीखने के लिए कई तरीके हैं। डीप लर्निंग इन तरीकों में से एक है। डीप लर्निंग अवधारणा को पदानुक्रमित लर्निंग या डीप स्ट्रक्चर्ड लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है। अन्य प्रक्रियाओं के विपरीत, डीप लर्निंग विधि डेटा अभ्यावेदन पर ध्यान केंद्रित करती है। आप सीखने की प्रक्रिया की निगरानी कर सकते हैं, या यह अपर्यवेक्षित या अर्ध-पर्यवेक्षित हो सकती है। कई क्षेत्र और उद्योग पहले से ही कुछ डीप लर्निंग आर्किटेक्चर लागू करते हैं, जैसे कि आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क, डीप बिलीफ नेटवर्क और डीप न्यूरल नेटवर्क। वे सीखने को बढ़ावा देने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं। वे जटिल कार्य सीख सकते हैं और बहुत सारे डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं जो किसी इंसान के लिए संभव नहीं होगा।

बाज़ार बढ़ रहा है

लोकप्रिय न्यूरल नेटवर्क में लगभग आठ परतें और 60 मिलियन पैरामीटर होते हैं। डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क 200 या 400 मिलियन सेटिंग्स तक जाते हैं। अच्छी बात यह है कि बाजार बढ़ रहा है। व्यवसायों को व्यावसायिक डेटा का अध्ययन करने, समस्याओं को देखने और समाधानों की पहचान करने के लिए डीप लर्निंग की आवश्यकता होती है। कई कंपनियाँ पहले से ही इसके लाभों का उपयोग कर रही हैं। डीप लर्निंग व्यवसाय जगत में बहुत लोकप्रिय बनी हुई है।

गहन शिक्षण के लाभ

डीप लर्निंग का एक मुख्य लाभ यह है कि यह कंपनियों को बदल देता है। कंपनी के डेटा के आधार पर यह पता लगाना बहुत आसान है कि क्या गलत है, ग्राहक क्या उम्मीद करते हैं और आपको क्या बदलने की ज़रूरत है। परिवर्तन प्रक्रिया व्यापक और सार्थक है। इसका आपके व्यवसाय पर सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। कंपनी के डेटा का अध्ययन करके, डीप लर्निंग बाज़ारों को और अधिक कुशल बनाने की अनुमति भी देता है। यह बहुत मदद करता है, और यह हर बार निवेश पर शानदार रिटर्न देता है।

बहुत सी कंपनियाँ कंपनी के डेटा को समझने के लिए डीप लर्निंग का इस्तेमाल कर रही हैं। वे इसका इस्तेमाल खास ग्राहक आधार को लक्षित करने के लिए भी करते हैं। कई व्यवसाय इसका इस्तेमाल कंप्यूटर विज़न, ट्यूनिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए भी करते हैं।

कम्पनियां डीप लर्निंग का प्रयोग कैसे कर रही हैं?

तेल और गैस उद्योग अपनी निकासी लागत को कम करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है। यह उद्योग तेल का पता लगाने, उसे वितरित करने और प्रसंस्करण के लिए भी इसका उपयोग करता है। निर्माण उद्योग चरणबद्ध परियोजना सिमुलेशन बनाने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है। डीप लर्निंग के साथ, बिल्डरों के लिए यह देखना आसान है कि क्या गलत हो सकता है। साथ ही, साइबर सुरक्षा के लिए, डीप लर्निंग मैलवेयर की पहचान दर में सुधार कर सकती है। सोशल मीडिया, वित्त, परिवहन, स्वास्थ्य सेवा और कई अन्य उद्योग डीप लर्निंग का उपयोग करते हैं।

डीप लर्निंग आपको अपने व्यवसाय को समझने और नए अवसरों को उजागर करने में मदद करेगी। यह विधि बहुत अधिक मात्रा में डेटा को प्रोसेस करती है। आप इस डेटा का उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि आपके लिए कौन सा दृष्टिकोण और सिस्टम काम करेगा। आप नए व्यावसायिक अवसर उत्पन्न कर सकते हैं। आप अपने प्रतिस्पर्धियों से उत्पन्न होने वाली कुछ चुनौतियों को भी देख सकते हैं। एक बार जब आपके पास वह सारी जानकारी हो जाए, तो आप निर्णय लेने वालों से बात करना शुरू कर सकते हैं। वे डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और बदलावों की सिफारिश कर सकते हैं।

जबकि जानकारी हर जगह है, मुख्य मुद्दा सही जानकारी प्राप्त करना है। कंपनियों को डेटा का सही तरीके से उपयोग करने की भी आवश्यकता है। SIS International की मदद से, आपको डीप लर्निंग तक पहुँचना और डेटा वैज्ञानिकों तक पहुँचना बहुत आसान लगेगा। आपको बहुत ही किफ़ायती पैकेज में उपभोक्ता अनुसंधान और कई अन्य सेवाएँ भी मिलती हैं। संकोच न करें! अपने व्यवसाय के लिए डीप लर्निंग की शक्ति का लाभ उठाने के लिए आज ही SIS International से बात करें।

डीप लर्निंग मार्केट रिसर्च के बारे में

एसआईएस एक अग्रणी वैश्विक बाजार अनुसंधान और रणनीति परामर्श कंपनी है। हम आज के तेज़-तर्रार व्यावसायिक परिदृश्य में लाभ प्राप्त करने के लिए डेटा, अंतर्दृष्टि और रणनीतियाँ प्रदान करते हैं। डेटा और रणनीति के साथ, कंपनियाँ अवसरों और लाभों की बेहतर पहचान कर सकती हैं। हमारे काम के उदाहरणों में शामिल हैं:

• गुणात्मक शोध: डेटा वैज्ञानिकों और ग्राहकों के साथ फोकस समूह
• मात्रात्मक अनुसंधान: एल्गोरिदम और डेटा प्रोसेसिंग के लिए सर्वेक्षण और डेटा संग्रह
• रणनीति परामर्श: बाजार का आकार, बाजार तक पहुंचने की रणनीति, प्रौद्योगिकी अधिग्रहण और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण