Vad är djup maskininlärning?
Djup maskininlärning (deep learning) är en specialiserad form av maskininlärning som drivs av artificiellt neuronnät. Det är vettigt med ostrukturerad data genom att extrahera och klassificera bilder eller ljud för att dra värdefulla affärsslutsatser. Djup maskininlärning kan tillämpas inom områden som ansiktsigenkänning, taligenkänning, översättning, autonoma bilar och socialt nätverksfiltrering.
Vad är affärsnyttan med djup maskininlärning?
Att använda djup maskininlärningsteknik kan minska den tid det tar att analysera data och dra slutsatser. Det kan också öka kvaliteten och noggrannheten för dessa resultat. Djupinlärning kan också:
- Fånga defekter. Modeller för djup maskininlärning kan identifiera även mycket små produkttillverkningsfel - en förmåga som människor ofta saknar.
- Förbättra prognoser. Företag kan använda algoritmer för djup maskininlärning för att bryta relationer mellan flera typer av ostrukturerad data - till exempel bilder, sociala medieprat, branschanalyser och mer - för att göra bättre affärsprognoser.
- Eliminera datamärkning. Algoritmer för djup maskininlärningsteknik kan lära sig utan riktlinjer, vilket eliminerar behovet av väl märkta data.
- Undvik mänskliga fel. En djup maskininlärningsmodell kan utföra tusentals rutinmässiga, repetitiva uppgifter mycket snabbt, och undvika fel i samband med mänsklig trötthet eller tristess.
- Automatisera funktionsteknik. Djup maskininlärning kan implementera funktionsteknik autonomt. En algoritm skannar data för att identifiera och kombinera korrelerande funktioner för att främja snabbare inlärning - effektivisera datavetenskaparnas arbete.
