深度学习市场研究

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一部分。深度学习的目标是让人工智能变得更聪明。它通过模仿人脑的学习方式来实现这一目标。人脑有神经网络，可以帮助我们处理从世界获得的信息。在深度学习中，有三层或更多层的人工神经网络。这些层允许计算机处理更多数据。计算机使用数据从示例中“学习”。因此，他们将做出更好的预测，从而得出更正确的结果。

深度学习为何重要？

如今，计算机承担的责任比以往任何时候都要多。未来，它们在我们生活中的作用将进一步增强。例如，我们信任机器为我们制定时间表。此外，它们还会提醒银行注意信用卡欺诈。公司甚至在制造自动驾驶汽车，并教机器对人进行操作。因此，拥有能够从过去的互动中学习并减少人工干预的人工智能至关重要。

以下是深度学习中的一些关键工作

• 研究分析师
• 数据科学家
• 数据工程师
• 应用科学家
• 软件工程师

企业为什么需要深度学习？

防范欺诈

许多企业将重要信息保存在网上，因为这样可以保护公司和客户的信息。但他们仍然容易受到网络攻击，例如欺诈。这种欺诈行为可能会给公司带来经济损失。它还可能给公司带来坏名声，导致他们失去客户。

借助深度学习人工智能，计算机可以注意到异常活动。人工智能检测到欺诈行为后，可能会提出建议，以防止将来再次发生此类行为。

提供当前数据

能够影响公司的数据是流动的。它变化频繁且迅速。跟上这些变化有助于公司在全球市场上竞争。但是，如果没有人工智能，这将很难做到。深度学习会获取数据并将其转化为对公司有用的信息。因此，企业主将使用这些信息做出选择。当然，这些选择应该对公司有利。

深度学习成功的关键因素

大量数据

如果一家公司想在其网站或应用中使用人工智能，他们必须训练机器。这种“训练”教会它注意并理解它将要处理的数据。因此，如果公司选择使用深度学习，工程师必须使用大量数据。

此外，目标是拥有像人脑一样高效的人工智能。因此，机器还必须获得高质量的数据，并对其进行注释。注释过程确保计算机能够理解和使用这些数据。

与开发人员合作

尽管公司没有开发 AI，但他们会一直使用它。因此，他们应该与开发人员一起工作。如果技术人员单独工作，AI 可能会过于复杂。但是，当他们一起工作时，他们可以决定 ML 将解决哪些问题。这种合作将使 AI 在未来更易于使用。

要有耐心

打造一个像大脑一样运作的人工智能并不容易。这个过程不太可能第一次就完美无缺。公司必须记住，有很多因素需要考虑。因此，他们必须能够接受反复试验。创建正确的人工智能系统需要时间。

关于深度学习

焦点小组和访谈将帮助公司决定他们为什么需要深度学习。调查是进行研究的另一种方式。调查将告知消费者深度学习的信息。它还将了解他们对这种机器学习的看法。

可以肯定地说，深度学习是商业的未来。但每家公司在选择添加它之前都需要做功课。这就是为什么公司需要进行定性和定量研究。研究将为公司提供机器训练的最佳数据。