داده های بزرگ و یادگیری ژرف

تجزیه و تحلیل داده ها

داده های بزرگ Big Data و یادگیری ژرف Deep Learning دو حوزه با تمرکز بالا از علوم داده است. داده های بزرگ به ابزاری ارزشمند تبدیل شده است که بسیاری از سازمان های عمومی و خصوصی با جمع آوری مقدار زیادی از اطلاعات زمینه خاص می توانند راهکارهای مفیدی برای مشکلات مانند اطلاعات ملی، امنیت سایبری، شناسایی تقلب، بازاریابی و پزشکی را پیدا کنند.

شرکت هایی مانند گوگل و مایکروسافت با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها در تصمیم گیری های کسب و کار و تاثیر فناوری های موجود و آینده را دارند.

الگوریتم های درک عمیق، انتگرال های پیچیده و پیچیده را به عنوان نمایه های داده ها از طریق فرآیند یادگیری سلسله مراتبی استخراج می کنند. انتزاعی پیچیده در یک سطح معین با توجه به انتزاعی نسبتا ساده تر که در سطح پیشین سلسله مراتب فرموله شده است، آموخته می شود.

یکی از مزایای مهم آموزش عمیق تجزیه و تحلیل و یادگیری مقادیر عظیمی از داده های ناخواسته است و این یک ابزار ارزشمند برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است که داده های اولیه عمدتا بدون برچسب و طبقه بندی نشده اند.

کاربرد داده های راهبردی

در اینجا، سعی می کنیم که یادگیری ژرف Deep Learning را برای رسیدگی به برخی از مشکلات مهم در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، از جمله استخراج الگوهای پیچیده از حجم گسترده داده ها، نمایه سازی معنایی، برچسب زدن داده ها، بازیابی اطلاعات سریع و ساده سازی کارهای تشخیصی، استفاده کنیم.

همچنین برخی از جنبه های یادگیری ژرف Deep Learning که نیاز به تحقیق بیشتر برای ترکیب چالش های خاص معرفی شده توسط تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، از جمله جریان داده ها، داده های با ابعاد بزرگ، مقیاس پذیری مدل ها و محاسبات توزیع شده است.

آموزش داده چیست و چرا مهم است؟

آموزش داده ها، داده هایی با برچسب است که برای آموزش مدل های هوش مصنوعی یا الگوریتم های یادگیری ماشین برای تصمیم گیری مناسب استفاده می شوند.

به عنوان مثال ، اگر می خواهید مدلی برای اتومبیل خودران بسازید ، اطلاعات آموزش شامل تصاویر و فیلم هایی با برچسب شناسایی اتومبیل در مقابل علائم خیابان در مقابل افراد خواهد بود. اگر در حال ایجاد چت بات خدمات مشتری هستید، داده ها ممکن است به روش های مختلفی برای پرسیدن “مانده حساب من چیست؟” هم به صورت متنی و هم به صورت صوتی باشد.

آموزش داده ها در موفقیت هر مدل یا پروژه هوش مصنوعی اهمیت دارد. اگر مدلی را با داده های بی کیفیت آموزش می دهید، پس چگونه می توانید انتظار داشته باشید که اجرا شود؟ نمی توانید و نمی شود.

شما ممکن است مناسب ترین الگوریتم را داشته باشید، اما اگر ماشین خود را روی داده های بد آموزش دهید، درس را اشتباه می آموزد ، انتظارات را از دست می دهد و مطابق انتظار شما (یا مشتریان) کار نمی کند. موفقیت شما تقریباً کاملاً به داده های شما متکی است.

جمع آوری داده ها

جمع آوری داده ها را به عنوان یک سرویس مستقل و همچنین بخشی از قابلیت تحویل چند جز مانند پایگاه داده گفتاری ASR که معمولاً شامل داده های صوتی، رونویسی، واژگان تلفظ و اسناد مخصوص زبان است. جمع آوری اطلاعات انواع مختلف داده ها (گفتار، متن، تصویر، فیلم) و روش های جمع آوری (منابع گسترده، متمرکز، رسانه های جمعی) را برای طیف وسیعی از محیط ها (استودیو، خانه، دفتر، ماشین، فضاهای عمومی) را در بر می گیرد.

مزایای اصلی استفاده از آموزش داده های هوش مصنوعی:

کلیه آموزش های داده در هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای قانونی همسو با الزامات GDPR جمع آوری می شود
به نسبت به داده هایی مطابق با خط مشی برنده برنده
یک سرویس مدیریت شده از ابتدا به انتها که شامل طراحی مجموعه، عملیات میدانی در مقیاس بزرگ، QA داده ها و حاشیه نویسی با تخصص عمیق
پوشش جهانی بازارها در تمام قاره ها، به بیش از 180 زبان و گویش، با دسترسی به جمعیت متشکل