딥러닝 시장 조사

딥러닝이란 무엇인가요?

딥러닝은 머신러닝의 일부입니다. 딥러닝의 목표는 인공지능을 더욱 똑똑하게 만드는 것입니다. 이는 인간의 두뇌가 학습하는 방식을 복사하여 수행됩니다. 인간의 두뇌에는 세상에서 얻는 정보를 처리하는 데 도움이 되는 신경망이 있습니다. 딥러닝에는 3개 이상의 인공 신경망 계층이 있습니다. 계층을 사용하면 컴퓨터가 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 컴퓨터는 데이터를 사용하여 예제로부터 "학습"합니다. 따라서 더 나은 예측을 하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

딥러닝이 왜 중요한가요?

오늘날 컴퓨터는 그 어느 때보다 더 많은 책임을 맡고 있습니다. 앞으로는 우리 삶에서 그들의 역할이 더욱 커질 것입니다. 예를 들어, 우리는 기계가 우리를 위해 일정을 만들어 줄 것이라고 믿습니다. 또한 은행에 신용카드 사기에 대해 경고합니다. 기업에서는 사람을 대상으로 작동할 자율주행차와 교육용 기계도 만들고 있습니다. 따라서 과거의 상호작용으로부터 학습할 수 있고 인간의 개입이 덜 필요한 AI를 보유하는 것이 필수적입니다.

딥러닝의 주요 직무는 다음과 같습니다.

• 연구 분석가
• 데이터 과학자
• 데이터 엔지니어
• 응용과학자
• 소프트웨어 엔지니어

왜 기업에 딥러닝이 필요한가요?

사기로부터 보호합니다.

많은 기업에서는 회사 및 고객 정보를 보호하기 때문에 필수 정보를 온라인에 보관합니다. 하지만 사기 등의 사이버 공격에는 여전히 노출되어 있습니다. 이러한 사기로 인해 회사에 비용이 발생할 수 있습니다. 또한 회사에 나쁜 평판을 주고 고객을 잃게 만들 수도 있습니다.

Deep Learning AI를 사용하면 컴퓨터가 비정상적인 활동을 감지합니다. AI가 사기 행위를 감지한 후 향후 사기 행위가 발생하지 않도록 방지하는 방법을 제안할 수도 있습니다.

현재 데이터를 제공합니다

회사에 영향을 미칠 수 있는 데이터는 유동적입니다. 자주 그리고 빠르게 변합니다. 이러한 변화를 따라가는 것은 기업이 글로벌 시장에서 경쟁하는 데 도움이 됩니다. 하지만 AI가 없었다면 그렇게 하기는 어려웠을 것입니다. 딥러닝은 데이터를 가져와 회사에 유용한 정보로 바꿔줍니다. 따라서 사업주는 선택을 하기 위해 정보를 사용할 것입니다. 물론 이러한 선택은 회사에 이익이 되어야 합니다.

딥러닝 성공의 핵심요소

많은 데이터

회사가 사이트나 앱에 AI를 사용하려면 기계를 훈련시켜야 합니다. 이 "훈련"은 처리할 데이터를 인지하고 이해하는 방법을 가르칩니다. 따라서 기업이 딥러닝을 사용하기로 결정하면 엔지니어는 많은 데이터를 사용해야 합니다.

또한 인간의 두뇌처럼 작동하는 효율적인 AI를 만드는 것이 목표입니다. 따라서 기계는 주석을 달아야 하는 고품질 데이터도 얻어야 합니다. 주석 처리는 컴퓨터가 데이터에 액세스하여 이해하고 사용할 수 있도록 보장합니다.

개발자와 협력

회사가 AI를 구축하고 있지는 않지만 항상 AI를 사용할 것입니다. 따라서 개발자와 협력해야 합니다. 기술자가 혼자 작업한다면 AI가 너무 복잡해질 수 있습니다. 하지만 함께 작업하면 ML이 어떤 문제를 해결할지 결정할 수 있습니다. 이번 협력을 통해 앞으로 AI를 더 쉽게 사용할 수 있게 될 것입니다.

인내심을 가지세요

두뇌처럼 작동하는 AI를 만드는 것은 쉽지 않습니다. 프로세스가 처음부터 완벽할 가능성은 거의 없습니다. 기업은 고려해야 할 요소가 많다는 점을 기억해야 합니다. 그러므로 시행착오를 거쳐야 괜찮을 것입니다. 올바른 AI 시스템을 만드는 데는 시간이 걸립니다.

딥러닝에 대하여

포커스 그룹과 인터뷰는 회사가 딥 러닝이 필요한 이유를 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 설문조사는 조사를 수행하는 또 다른 방법입니다. 설문조사를 통해 소비자에게 딥러닝에 대한 정보를 제공할 것입니다. 또한 이러한 종류의 기계 학습에 대한 견해를 얻을 것입니다.

딥러닝은 비즈니스의 미래라고 해도 과언이 아닙니다. 그러나 각 회사는 이를 추가하기로 결정하기 전에 숙제를 해야 합니다. 그렇기 때문에 기업은 질적, 양적 연구를 수행해야 합니다. 이 연구는 회사에 기계 교육을 위한 최상의 데이터를 알려줄 것입니다.