Deep Technology sp. z o.o. | ul. Nowy Świat 33/13 | 00-029 Warszawa | Polska

Deep learning

Wdrożenie tej metody do Twojego przedsiębiorstwa to przede wszystkim znacząca oszczędność czasu i pieniędzy. Dzięki uczeniu głębokiemu firma unika błędów, pracuje wydajniej, rozwija się zdecydowanie szybciej i zwiększa swoją przewagę nad konkurencją pozostawiając ją całe lata świetlne w tyle.

Uczenie głębokie – czym dokładnie jest?

Systemy deep learning wykorzystują głęboką architekturę sieci neuronowej wsparte nowymi algorytmami w celu wydajniejszego niż machine learning, zdobywania i analizowania zebranych informacji na podstawie dostępnych danych. Dzięki niemu możliwe jest między innymi konwersja tekstu na mowę, jej rozpoznawanie, a także dokładna analiza obrazów. To stwarzania zupełnie nowe możliwości dla działalności biznesu.
Metoda deep learning opierająca się o sztuczne sieci neuronowe znana jest już od 1989 roku, chociaż spopularyzowana została dopiero wiele lat później – w 2012 roku. Według McKinsey, do rozpowszechnienia tej metody przyczyniło się inwestowanie w platformy do głębokie uczenia między innymi przez takie firmy, jak Google czy Facebook.
Deep learning polega na zdobywaniu wiedzy i doświadczenia z hierarchicznego odkrywania kolejnych warstw poszczególnych zagadnień. Otwiera zupełnie nowe możliwości, nie tylko zwiększa skuteczność konwersji tekstu na mowę, a także jej rozpoznawania, ale również pozwala na wiele innych działań. Algorytmy bazujące na deep learning uczą komputer na przykładach, jak rozwiązywać określone problemy.

Rynkowe zastosowania uczenia głębokiego

Rozpoznawanie mowy, a także jej konwersja z tekstu, które możliwe jest przy zastosowaniu tej technologii pozwala między innymi na głowną komunikację z urządzeniem. Dobrym przykładem jest tutaj asystent Google, który wdrożony jest w wielu smartphone’ach. Dlaczego rozwój rozpoznawania i konwersji tekstu na mowę jest tak istotny? Przede wszystkim dlatego, że wypowiadane słowa są najbardziej naturalnym dla człowieka sposobem komunikowania. Nowe technologie, szczególnie deep learning, umożliwiają bardziej komfortową komunikację z różnego rodzaju urządzeniami.
Kolejną zaletą deep learning jest możliwość wykorzystania tego systemu w e-commerce, a także zastąpieniu działu customer service samouczącymi się robotami, które doskonale potrafią odpowiadać na pytania klientów. Identyfikacja obrazów pozwala z kolei etykietować potężne zbiory danych graficznych oraz umożliwia rozwój pojazdów autonomicznych, wpływa także na ulepszenie doboru reklam w usłudze Google czy popularyzację wirtualnych asystentów.

Zalety głębokiego uczenia dla Twojej firmy

System sztucznych sieci neuronowych, które programuje się za pomocą głębokiego uczenia, działa prawie jak pracownicy. Możesz go wyszkolić, nauczyć generowania raportów i dostosowania ich do Twoich potrzeb. Dzięki możliwości konwersji tekstu na mowę, jej rozpoznawania, a także identyfikacji obrazów możliwe jest stworzenie funkcjonalności, które wyniosą Twoje firmę daleko w przyszłość. Sztucznym sieciom neuronowym można powierzyć powtarzalną i czasochłonną pracę, która będzie wykonywana zdecydowanie szybciej przy mniejszym udziale błędów.
Głębokie uczenie pozwala robotom rozpoznawać większe ilości danych i obrazów, dokonywać konwersji tekstu na mowę poprzez pobieranie nowych informacji z internetu i opracowywanie nowych ustaleń, aby uzyskiwać wyniki o jak najwyższej jakości. Przedsiębiorstwo nie musi zatrudniać dodatkowych osób i jednocześnie zwiększa satysfakcję z pracy aktualnych pracowników.

klasyfikacja obrazu zbliżona prawie do poziomu człowieka

rozpoznawanie mowy na poziomie zbliżonym do możliwości człowieka

rozpoznawanie pisma ręcznego do poziomu możliwości człowieka

konwersja tekstu na mowę i odwrotnie

pokonanie człowieka w grę w GO

chatboty, wirtualni asystenci, odpowiadanie na pytania zadawane w języku naturalnym (NLP)

etykietowanie ogromnych zbiorów danych obrazkowych (facebook, google)

popularyzacja wirtualnych asystentów takich jak Google Now, Amazon Alexa

pojawienie się pojazdów autonomicznych

poprawa dobierania reklam w usługach Google

poprawa wyników zwracanych przez wyszukiwarki

praktyczne rozwiązanie klasyfikacji zbiorów ImageNet do poziomu blisko 100%

popularyzacja konkursów typu Kaggle