בשיתוף תוכן שיווקי
כיום, בעידן בו נתונים הפכו לאחד המשאבים היקרים ביותר על הפלנטה, נדרשים כלים מתקדמים שיאפשרו לאסוף, לקטלג, לנהל ולעבד נתונים ביעילות. טכנולוגיית הביג דאטה פתחה את הדלת לפיתוחים רבים חדשים בתחום והדגישה את הנחיצות בכלים מתקדמים שיאפשרו לחברות להתמודד עם האתגרים החדשים בצורה מיטבית. למידה עמוקה, או Deep Learning, מיושמת כיום במודל העסקי של חברות רבות בשוק ובמובן כזה או אחר, היא נוטלת חלק בשלל תהליכים העוסקים בעולם הנתונים. אז מהי למעשה הטכנולוגיה החדשנית הזו וכיצד ניתן לעשות בה שימוש בעולם העסקים? כאן נספק מענה לכל השאלות הללו ונכיר מקרוב את התחום שמצית את סקרנותם של שוחרי הטכנולוגיה בעולם.
אז מהי בעצם למידה עמוקה?
למידה עמוקה (Deep learning), בבסיסה, היא מערך של פתרונות טכנולוגיים שמטרתם לשעתק תהליכים קוגניטיביים של המוח האנושי. במובנים רבים, למידה עמוקה היא הנתיב המרכזי לבניית מערכות למידת מכונה ומאפשרת לפתרונות תוכנה ללמד את עצמם ולהשתכלל באופן מתמיד על פי הנתונים הנאספים בשטח.
למידה עמוקה עושה שימוש במערך מורכב של אלגוריתמים היוצרים רשתות עצביות המחקות את תהליכי הלמידה האנושיים. מפתחים מובילים בתחום הנתונים ולמידת המכונה מקדישים מאמצים נרחבים ומשאבים רבים כדי לספק פתרונות חכמים לבעיות מורכבות ואתגרים שהעסיקו ארגונים במשך עשורים באמצעות הטכנולוגיה החדשנית הזו והפוטנציאל שהיא טומנת בחובה.
מכאן נובע כי התנאים ההכרחיים להצלחתה של מערכת למידה עמוקה היא נפח נתונים אדיר. בסופו של יום ניתוח נתונים ועיבודם עומד בליבת הפעילות של כל מערכת כזו. אלו עשויים להיות נתונים סטטיסטיים, מגמות פיננסיות או אפילו נתוני משתמש כמו פרטי התקשרות או העדפות צרכנים. יהיו הנתונים אשר יהיו, זהו במובנים רבים הדלק שמניע את כוח החשיבה העוצמתי של מערכות אלו. הנתונים מוזנים דרך רשת עצבית בה כל פיסת מידע מוגדרת על סמך נתונים בינאריים או שאילתות True/False פשוטות. הנתונים מסווגים לאחר מכן על פי הערכים שייחסה הרשת לכל אחד מהנתונים.
לאילו מטרות משמשת למידה עמוקה בעולם העסקים?
אחד היישומים הנפוצים והמוכרים ביותר של למידה עמוקה הוא לזיהוי ועיבוד תמונה. עד לאחרונה, זיהוי פנים היה בגדר מדע בדיוני. היכולת הפנומנלית הזו, שכיום זמינה אפילו בסמארטפונים, מתאפשרת הודות ליכולות למידת מכונה מתקדמות. אל המערכת מוזנות תמונות פנים רבות מספור. כך המערכת לומדת שלל סוגים של תווי פנים ומאפיינים ייחודיים המאפשרים זיהוי מובהק. מערכת הלמידה העמוקה מתחילה לזהות תבניות קבועות וגורמים מבחינים ולבנות מאגר שיאפשר לה להבחין בין תווי פנים שונים.
עם זאת, עיבוד תמונה מתפרש על הרבה יותר ממערכות אבטחה מבוססות זיהוי פנים. באמצעות עיבוד תמונה, ניתן לנתח מגמות בתנועת רכבים בכבישי המדינה, לזהות תנועות חשודות באזורים מאובטחים ואפילו לבחון התנהגות משתמשים וצפיפות אוכלוסין בשלל מרחבים. היכולת הזו לנתח נתונים מבוססי זמן אמת מאפשרים לערוך מחקרים מדויקים מאי פעם ולתכנן מוצרים, שירותים ושלל תוכניות ציבוריות באופן מדויק ואמין יותר.
היבט נוסף בו אנו רואים שימוש נרחב בלמידה עמוקה הוא בפיתוח רכבים אוטונומיים. מערכות השליטה ברכב מצוידות במערכות מתקדמות אליהן הוזנו שלל תרחישים ונתונים שמע ווידאו בנפח אדיר המאפשרים להן להגיב במהירות וביעילות לכל אתגר בזמן הנסיעה ולהבטיח נסיעה בטוחה. למידה עמוקה מאפשרת לרכב להבדיל בין אור אדום ברמזור ובין פנס אדום שנדלק באופן אקראי ברחוב, לזהות מצבי מזג אוויר ולבלום בפתאומיות במקרה של סכנת תאונה.
דחיפה אדירה גם ברפואה ומדעים
גם בעולם הרפואה והמדעים, מאפשרות מערכות למידה עמוקה לעבד נתונים בנפח גבוה ולזהות מגמות ודפוסים בתוך בליל המידע. במובן הזה, מדובר בכוח שמאיץ את הפיתוח המדעי בצורה חסרת תקדים ומאפשר לעבור על פני נתונים שבעבר היו נדרשות שנים כדי לנתחם, תוך זמן קצר בהרבה.
ארגונים אקדמיים, גופים ציבוריים וחברות מסחריות עשויות לשנות את פניהן באופן דרמטי בשנים הקרובות. עם כוח הלמידה העצום של הלמידה העמוקה, עומד לרשות ארגונים מכל המגזרים הכוח ליישם מסקנות על פי נתונים בשטח במהירות ולסגל את הפתרונות שהם מציעים לציבור באופן מיטבי. האפשרויות הן כמעט בלתי מוגבלות. הלמידה העמוקה מתפתחת ללא הרף ונמצאת רק בראשית דרכה. בין אם מדובר בשיפור ביכולת העיבוד של מערכות גדולות, בכמות הנתונים שניתן יהיה לנהל או בפתרונות שמכונות יוכלו לספק היכן שבעבר נאלצנו להסתמך על המוח האנושי, על שלל מגבלותיו, אין ספק שהשירות שיוכלו משתמשים לקבל בעתיד באמצעות פתרונות תוכנה הולך להשתנות באופן מהפכני.
בין אם מדובר בניתוח נתונים פיננסיים, הערכת סיכונים בחברות ביטוח או ברכישת רכב בטוח ואמין יותר מאי פעם, אין ספק שיכולות הלמידה של מחשבי העתיד יהיו תלויות במידה רבה באופנים בהם תחומים אלו יתפתחו וישתכללו.
למידע נוסף על ניתוח נתונים פיננסי
בשיתוף תוכן שיווקי