Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzwerken basiert.Es ist sinnvoll, unstrukturierte Daten zu erfassen, indem Bilder oder Sounds extrahiert und klassifiziert werden, um wertvolle Geschäftsabschlüsse zu erzielen. Deep Learning kann in Bereichen wie Gesichtserkennung, Spracherkennung, Übersetzung, autonome Autos und Filtern sozialer Netzwerke angewendet werden.
Was sind die geschäftlichen Vorteile von Deep Learning?
Der Einsatz von Deep Learning-Technologie kann die Zeit reduzieren, die für die Analyse von Daten und für das Schlussfolgern benötigt wird. Es kann auch die Qualität und Genauigkeit dieser Ergebnisse erhöhen. Deep Learning kann auch:
- Defekte entdecken. Deep-Learning-Modelle können selbst sehr kleine Produktfertigungsfehler erkennen, die Menschen oft übersehen.
- Verbessern Sie die Prognosen. Unternehmen können Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von unstrukturierten Daten - wie Bildern, Social-Media-Chats und Branchenanalysen - zu ermitteln und so bessere Geschäftsprognosen zu erstellen.
- Eliminieren Sie die Datenbeschriftung. Deep-Learning-Technologie-Algorithmen sind in der Lage, ohne Richtlinien zu lernen, was das beschriften von Daten überflüssig macht.
- Vermeiden Sie menschliche Fehler. Ein Deep-Learning-Modell kann Tausende von routinemäßigen, sich wiederholenden Aufgaben sehr schnell ausführen und dabei Fehler vermeiden, die durch menschliche Ermüdung oder Langeweile entstehen.
- Automatisieren Sie das Feature Engineering. Deep Learning kann Feature-Engineering selbstständig umsetzen. Ein Algorithmus scannt Daten, um korrelierende Features zu identifizieren und zu kombinieren, um schnelleres Lernen zu fördern – für die Optimierung der Arbeit von Datenwissenschaftlern.
