การวิจัยตลาดการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

Deep Learning เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning เป้าหมายของ Deep Learning คือการทำให้ปัญญาประดิษฐ์ฉลาดขึ้น โดยคัดลอกวิธีที่สมองของมนุษย์เรียนรู้ สมองของมนุษย์มีโครงข่ายประสาทเทียมที่ช่วยเราประมวลผลข้อมูลที่เราได้รับจากโลกนี้ ใน Deep Learning มีโครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่สามชั้นขึ้นไป เลเยอร์ช่วยให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้น คอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลเพื่อ "เรียนรู้" จากตัวอย่าง ดังนั้นพวกเขาจะคาดการณ์ได้ดีขึ้นและนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้น

ทำไม Deep Learning จึงมีความสำคัญ?

คอมพิวเตอร์มีความรับผิดชอบมากขึ้นในปัจจุบันมากกว่าแต่ก่อน ในอนาคตบทบาทของพวกเขาในชีวิตเราจะเพิ่มมากขึ้น ตัวอย่างเช่น เราไว้วางใจให้เครื่องจักรสร้างตารางเวลาให้เรา พร้อมทั้งแจ้งเตือนธนาคารเกี่ยวกับการฉ้อโกงบัตรเครดิต บริษัทต่างๆ แม้กระทั่งผลิตรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองและเครื่องสอนการใช้งานกับผู้คน ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมี AI ที่สามารถเรียนรู้จากการโต้ตอบในอดีต และต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยลง

นี่คืองานสำคัญบางส่วนในการเรียนรู้เชิงลึก

• นักวิเคราะห์การวิจัย
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วิศวกรข้อมูล
• นักวิทยาศาสตร์ประยุกต์
• วิศวกรรมซอฟต์แวร์

เหตุใดธุรกิจจึงต้องการ Deep Learning?

ป้องกันการฉ้อโกง

ธุรกิจจำนวนมากเก็บข้อมูลสำคัญไว้ทางออนไลน์เนื่องจากจะปกป้องข้อมูลของบริษัทและลูกค้า แต่พวกเขายังคงเปิดรับการโจมตีทางไซเบอร์ เช่น การฉ้อโกง การฉ้อโกงนี้อาจทำให้บริษัทต้องสูญเสียเงิน นอกจากนี้ยังอาจทำให้บริษัทเสียชื่อและทำให้พวกเขาสูญเสียลูกค้าอีกด้วย

ด้วย Deep Learning AI คอมพิวเตอร์จะสังเกตเห็นกิจกรรมที่ผิดปกติ หลังจากที่ AI ตรวจพบการฉ้อโกงแล้ว ก็อาจแนะนำวิธีหยุดยั้งการฉ้อโกงนี้ไม่ให้เกิดขึ้นอีกในอนาคต

ให้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน

ข้อมูลที่อาจส่งผลกระทบต่อบริษัทนั้นมีสภาพคล่อง มันเปลี่ยนแปลงบ่อยและรวดเร็ว การติดตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแข่งขันในตลาดโลกได้ แต่มันคงเป็นเรื่องยากที่จะทำได้หากไม่มี AI Deep Learning นำข้อมูลมาแปลงเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับบริษัท ดังนั้นเจ้าของธุรกิจจึงจะใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ แน่นอนว่าตัวเลือกเหล่านี้ควรเป็นประโยชน์ต่อบริษัท

ปัจจัยสำคัญสู่ความสำเร็จของการเรียนรู้เชิงลึก

ข้อมูลมากมาย

หากบริษัทต้องการใช้ AI สำหรับไซต์หรือแอปของตน พวกเขาจะต้องฝึกอบรมเครื่องจักร “การฝึกอบรม” นี้สอนให้สังเกตและทำความเข้าใจข้อมูลที่จะประมวลผล ดังนั้นหากบริษัทเลือกใช้ Deep Learning วิศวกรก็จะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก

นอกจากนี้ เป้าหมายคือการมี AI ที่มีประสิทธิภาพซึ่งทำงานเหมือนกับสมองของมนุษย์ ดังนั้นเครื่องจะต้องได้รับข้อมูลคุณภาพสูงซึ่งจะต้องใส่คำอธิบายประกอบด้วย กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบช่วยให้มั่นใจว่าคอมพิวเตอร์สามารถเข้าถึงข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจและใช้งานได้

ทำงานร่วมกับนักพัฒนา

แม้ว่าบริษัทจะไม่ได้สร้าง AI แต่ก็จะใช้มันตลอดเวลา ดังนั้นพวกเขาจึงควรทำงานร่วมกับนักพัฒนา หากช่างเทคนิคทำงานคนเดียว AI อาจซับซ้อนเกินไป แต่เมื่อพวกเขาทำงานร่วมกัน พวกเขาสามารถตัดสินใจได้ว่า ML จะแก้ปัญหาใด ความร่วมมือนี้จะทำให้ AI ใช้งานได้ง่ายขึ้นในอนาคต

จงอดทน

การสร้าง AI ที่ทำงานเหมือนสมองไม่ใช่เรื่องง่าย ไม่น่าเป็นไปได้ที่กระบวนการจะสมบูรณ์แบบในครั้งแรก บริษัทต้องจำไว้ว่ามีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา ดังนั้นพวกเขาจึงต้องถูกต้องด้วยการลองผิดลองถูก ต้องใช้เวลาในการสร้างระบบ AI ที่เหมาะสม

เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก

การสนทนากลุ่มและการสัมภาษณ์จะช่วยให้บริษัทตัดสินใจได้ว่าทำไมพวกเขาถึงต้องการการเรียนรู้เชิงลึก แบบสำรวจเป็นอีกวิธีในการทำวิจัย แบบสำรวจนี้จะแจ้งให้ผู้บริโภคทราบถึง Deep Learning นอกจากนี้ยังจะได้รับความคิดเห็นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องประเภทนี้ด้วย

พูดได้อย่างปลอดภัยว่า Deep Learning คืออนาคตของธุรกิจ แต่แต่ละบริษัทจำเป็นต้องทำการบ้านก่อนจะเลือกเพิ่ม นั่นเป็นเหตุผลที่บริษัทต่างๆ ต้องทำการวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ การวิจัยจะแจ้งให้บริษัททราบถึงข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกเครื่องจักร