Hva er dyp læring?
Dyp læring er en spesialisert form for maskinlæring som bygger på nevrale nettverk. Den gir mening til ustrukturerte data ved å trekke ut og klassifisere bilder eller lyder for å trekke verdifulle forretningsmessige konklusjoner. 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 på resultatene. Dyp læring kan også:
- Fange opp feil. Dyplæringsmodeller kan identifisere selv svært små produksjonsfeil som mennesker ofte overser.
- Forbedre prognosene. Organisasjoner kan bruke dyplæringsalgoritmer til å utvinne sammenhenger mellom flere typer ustrukturerte data – for eksempel bilder, chatter på sosiale medier, bransjeanalyser og mer – for å lage bedre forretningsprognoser.
- Eliminer merking av data. Algoritmer for dyp læringsteknologi er i stand til å lære uten retningslinjer, noe som eliminerer behovet for velmerkede data.
- Unngå menneskelige feil. En dyp læringsmodell kan utføre tusenvis av rutinemessige, repeterende oppgaver svært raskt, slik at man unngår feil som skyldes menneskelig tretthet eller kjedsomhet.
- Automatiser utviklingen av funksjoner. Dyp læring kan implementere feature engineering på egen hånd. En algoritme skanner data for å identifisere og kombinere korrelerende funksjoner for å fremme raskere læring – noe som effektiviserer dataforskernes arbeid.
Les mer om hva vi kan tilby innen maskinlæring og AI her.
