Czy deep learning przyda się w biznesie w dobie cyfrowej?

Deep learning to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do wykonywania zadań klasyfikacyjnych bezpośrednio z danych obrazu, tekstu czy dźwięku. Brzmi skomplikowanie? Cóż, wystarczy zrozumieć jedno: modele deep learning często są w stanie wykonywać więcej zadań i w krótszym czasie niż człowiek. 

Dla przykładu, zdolność Google Meet do transkrypcji ludzkiego głosu podczas połączenia konferencyjnego na żywo jest przykładem imponujących możliwości deep learningu. 

Deep learning - gdzie się przydaje? 

Deep learning, czy też uczenie głębokie, wraz z uczeniem maszynowym (machine learning) przydaje się do personalizacji działań marketingowych, tworzenia rekomendacji dla klientów, filtrowania spamu czy wykrywania oszustw online. Do tego jest wykorzystywany do zabezpieczania sieci, optycznego rozpoznawania znaków (OCR), widzenia komputerowego, rozpoznawania głosu, predykcyjnej konserwacji zasobów, analizy nastrojów, tłumaczeń językowych i wyszukiwania online. A to tylko niektóre, nie zaś wszystkie zastosowania tej technologii. 

Wszystko to sprawia, że deep learning pozwala budować przewagę konkurencyjną w dobie cyfrowej. Jeśli nasz biznes działa online, warto zastanowić się nad tym, czy i gdzie moglibyśmy wdrożyć rozwiązanie deep learning. Jednocześnie firmy skorzystają na deep learningu przede wszystkim wtedy, gdy działąją w jednym z tych obszarów:

Rozpoznawanie mowy
Google Now czy Apple Siri to dobre przykłady wykorzystywania deep learningu w rozpoznwaniu mowy.  

Rozpoznawanie Obrazu
Automatyczne opisywanie zdjęć i scen? Z deep learningiem to możliwe. Dodatkowo samochody  mogą korzystać z rozpoznawania obrazu dzięki zastosowaniu technologii kamer z opcją filmowania 360˚. 

Przetwarzanie języka naturalnego
Sieci neuronowe, centralny element deep learningu, używane są do przetwarzania i analizy tekstu pisanego. Jeśli dodamy do tego metody eksploracji tekstu (text mining), odkryjemy przydatne wzorce m.in. w reklamacjach przesyłanych przez klientów, oświadczeniach lekarskich lub w innych wiadomościach. Pozwala to później usprawniać ofertę i działania firmy, przyczyniając się do większych oszczędności i/lub zysków. 

Systemy rekomendacji
Amazon czy Netflix wykorzystują systemy rekomendacji, które są w stanie przewidzieć, czym może być zainteresowany użytkownik lub klient. Rekomendacje są tak skuteczne, bo opierają się na naszych wcześniejszych zachowaniach i wyborach. Deep learning może służyć do usprawnienia rekomendacji w złożonych środowiskach, takich jak modelowanie zainteresowań muzycznych lub preferencji odzieżowych na różnych platformach.