Аналитики Gartner уверены, что уже к 2019 году глубинное обучение станет основой лучших в своем классе систем прогнозирования спроса, распознавания мошенничества и предсказания отказов. В числе перспективных применений глубинного обучения в компании называют интерпретацию медицинских снимков для ранней диагностики рака, восстановление зрения слабовидящих, управление робомобилями и понимание речи. В Gartner приводят примеры успешного применения глубинного обучения: сервисы преобразования речи в текст Baidu сегодня справляются с этой задачей лучше людей, в PayPal глубинное обучение показало превосходство перед другими методами блокировки мошеннических платежей, позволив вдвое снизить число ложных срабатываний, а в Amazon именно глубинное обучение позволяет выдавать лучшие рекомендации по покупкам. В Gartner прогнозируют, что уже к 2018 году 80% специалистов по данным будут иметь в своем инструментарии средства глубинного обучения. При этом, даже если специалисты организации не имеют опыта разработки алгоритмов, эксперименты в области машинного обучения можно начинать, пользуясь готовыми приложениями или интерфейсами программирования.

Это не вся статья. Полная версия доступна только подписчикам журнала. Пожалуйста, авторизуйтесь либо оформите подписку.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF