Hva er dyp læring?
Dyp læring er en spesialisert type maskinlæring som drives av nevrale nettverk. Det gir ustrukturerte data mening ved å trekke ut og klassifisere bilder eller lyder for å trekke verdifulle forretningskonklusjoner. Dyp læring kan brukes på områder som ansiktsgjenkjenning, talegjenkjenning, oversettelse, selvkjørende biler og filtrering av sosiale nettverk.
Hva er forretningsfordelene med dyp læring?
Bruk av dyp læringsteknologi kan redusere tiden det tar å analysere data og trekke konklusjoner. Det kan også øke kvaliteten og nøyaktigheten til disse resultatene. Dyp læring kan også:
- Fange opp feil. Dype læringsmodeller kan identifisere selv veldig små produktproduksjonsfeil som mennesker ofte går glipp av.
- Forbedre prognoser. Organisasjoner kan bruke algoritmer for dyp læring for å utvinne forholdet mellom flere typer ustrukturerte data—for eksempel bilder, sosiale medier, industrianalyser og mer—for å lage bedre forretningsprognoser.
- Fjern datamerking. Dype læringsteknologi-algoritmer er i stand til å lære uten retningslinjer, og eliminerer behovet for godt merkede data.
- Unngå menneskelige feil. En dyplæringsmodell kan utføre tusenvis av rutinemessige, repeterende oppgaver veldig raskt, og unngå feil forbundet med menneskelig utmattelse eller kjedsomhet.
- Automatiser funksjonsteknikk. Dyp læring kan autonomt implementere funksjonsteknologi. En algoritme skanner data for å identifisere og kombinere korrelasjonsfunksjoner for å fremme raskere læring—og dermed effektivisere dataforskernes arbeid.
