Derin öğrenmeyi kullanmak için ilk 5 neden

[SwitchAlpha]

Derin öğrenmenin en büyük avantajlarından biri, sinir ağlarının daha önce görünür olmayan verilerden gizli içgörüleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için kullanılmasıdır. Büyük ve karmaşık verileri analiz edebilen daha sağlam makine öğrenimi modelleriyle şirketler, aşağıdakilerden yararlanarak dolandırıcılık tespitini, tedarik zinciri yönetimini ve siber güvenliği iyileştirebilir:

Yapılandırılmamış verileri analiz etme​

Derin öğrenme algoritmaları, değerli iş ve müşteri içgörüleri sağlamak için sosyal medya gönderilerini, haberleri ve anketleri analiz ederek

Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için Giriş yap veya üye ol.

.

Veri etiketleme​

Derin öğrenme, eğitim için etiketlenmiş veri gerektirir. Eğitildikten sonra yeni verileri etiketleyebilir ve kendi başına farklı veri tiplerini tanımlayabilir.

Özellik mühendisliği​

Derin öğrenme algoritması, insanların ham verilerden manuel olarak özellikleri seçip çıkartmasını gerektirmediği için zamandan tasarruf sağlayabilir.

Verimlilik​

Bir derin öğrenme algoritması uygun şekilde eğitildiğinde, insanlardan daha hızlı bir şekilde binlerce görevi tekrar tekrar gerçekleştirebilir.

Eğitim​

Derin öğrenmede kullanılan sinir ağları birçok farklı veri tipine ve uygulama yazılımına uygulanabilme özelliğine sahiptir. Ek olarak, derin öğrenme modeli, yeni verilerle yeniden eğitilerek uyumlanması sağlanır.