Pesquisa de mercado de aprendizagem profunda

O que é aprendizagem profunda?

O Deep Learning faz parte do Machine Learning. O objetivo do Deep Learning é tornar a Inteligência Artificial mais inteligente. Ele faz isso copiando a maneira como o cérebro humano aprende. O cérebro humano possui redes neurais que nos ajudam a processar as informações que obtemos do mundo. No Deep Learning, existem três ou mais camadas de redes neurais artificiais. As camadas permitem que o computador processe mais dados. O computador usa os dados para “aprender” com exemplos. Assim, eles farão melhores previsões, levando a resultados mais corretos.

Por que o aprendizado profundo é importante?

Os computadores têm mais responsabilidades hoje do que nunca. No futuro, o seu papel nas nossas vidas aumentará ainda mais. Por exemplo, confiamos nas máquinas para criar horários para nós. Além disso, para alertar os bancos sobre fraudes com cartões de crédito. As empresas estão até fabricando carros autônomos e ensinando máquinas a operar pessoas. Assim, é essencial ter IAs que possam aprender com interações passadas e que necessitem de menos intervenção humana.

Aqui estão alguns trabalhos importantes em aprendizagem profunda

• Analista de pesquisa
• Cientista de Dados
• Engenheiro de dados
• Cientista Aplicado
• Engenheiro de software

Por que as empresas precisam de Deep Learning?

Protege contra fraudes

Muitas empresas mantêm informações essenciais online, pois protegem as informações da empresa e dos clientes. Mas eles ainda estão abertos a ataques cibernéticos, como fraudes. Essa fraude pode custar dinheiro à empresa. Também poderia dar má reputação à empresa e fazer com que ela perdesse clientes.

Com uma IA de Deep Learning, o computador percebe atividades incomuns. Depois que a IA detectar a fraude, ela poderá sugerir maneiras de impedir que isso aconteça no futuro.

Fornece dados atuais

Os dados que podem afetar a empresa são fluidos. Ele muda com frequência e rapidez. Acompanhar essas mudanças ajuda as empresas a competir no mercado global. Mas seria difícil fazer isso sem IA. Deep Learning pega dados e os transforma em informações úteis para a empresa. Assim, os empresários usarão as informações para fazer escolhas. É claro que essas escolhas devem beneficiar a empresa.

Fatores-chave para o sucesso do aprendizado profundo

Muitos dados

Se uma empresa quiser usar IA em seu site ou aplicativo, ela deverá treinar a máquina. Esse “treinamento” ensina-o a perceber e compreender os dados que irá processar. Então, se a empresa optar por usar Deep Learning, os engenheiros deverão utilizar muitos dados.

Além disso, o objetivo é ter uma IA eficiente que funcione como o cérebro humano. Assim, a máquina também deve obter dados de alta qualidade, que deverá anotar. O processo de anotação garante que os dados estejam acessíveis para o computador compreender e usar.

Trabalhe com o desenvolvedor

Embora a empresa não esteja construindo IA, eles a usarão o tempo todo. Portanto, eles devem trabalhar em conjunto com o desenvolvedor. Se os técnicos trabalharem sozinhos, a IA poderá ser demasiado complexa. Mas, quando trabalham juntos, podem decidir quais problemas o ML resolverá. Esta colaboração tornará a IA mais fácil de usar no futuro.

Ser paciente

Construir uma IA que funcione como um cérebro não é fácil. É improvável que o processo seja perfeito na primeira vez. As empresas devem lembrar que há muitos fatores a serem considerados. Portanto, eles devem estar bem com tentativa e erro. Leva tempo para criar o sistema de IA certo.

Sobre aprendizagem profunda

Grupos focais e entrevistas ajudarão a empresa a decidir por que precisam de Deep Learning. As pesquisas são outra forma de fazer pesquisas. A pesquisa informará os consumidores sobre Deep Learning. Também obterá a opinião deles sobre esse tipo de aprendizado de máquina.

É seguro dizer que o Deep Learning é o futuro dos negócios. Mas cada empresa precisa fazer sua lição de casa antes de optar por adicioná-lo. É por isso que as empresas precisam fazer pesquisas qualitativas e quantitativas. A pesquisa informará a empresa sobre os melhores dados para treinamento de máquinas.