深度學習是人工智慧最有前途的研究方向之一
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深度學習是企業可用的最引人注目的新技術之一，並且有望成為許多行業規則的改變者。現在是公司考慮利用深度學習的理想時機，因為它正在迅速從學術研究領域轉向新的B2B軟體平台可以有效利用該技術的領域。
Gartner最近報告說 ，在過去一年中，企業使用人工智慧（其中深度學習是一個特定的類別）增加了三倍，其中 37％ 的組織報告說他們使用人工智慧。
深度學習是人工智慧最有前途的研究方向之一。
它是一種特定類型的機器學習，其中軟體演算法可以獲取大量數據，然後從其中的模式中提取洞察力。該數據可以是客戶行為，圖像，聲音文件，視頻，地圖，銷售數據，只要數據結構合理; 可能性是無止境。深度學習的基本價值，特別是無監督深度學習的基本價值，因為它靈活，功能強大，並且不需要逐步演算法或啟發式方法來告訴它如何得出結論。設計得當，它可以在各種任務中達到人類級別或更好的性能，而無需任何關於如何執行此操作的特定編程說明。了解如何導航系統本身，使其能夠更好地管理會混淆傳統程序的新情況，例如Google的AlphaGo系統使用 深度學習來擊敗世界圍棋大師 Lee Sedol。
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將深度學習融入商業並不像聽起來那麼棘手，但在潛入之前概述它的作用以及為什麼它有價值是有幫助的。實施深度學習最常見的阻礙因素是假設您需要內部專業知識來利用它。而且這種專業知識並不便宜。經驗豐富的深度學習工程師可以在最具競爭力的公司每年獲得高達100萬美元的薪水。
然而，好消息是，現在有技術可以讓企業在沒有內部專家的情況下利用深度學習的力量 。People Data Labs和BigML等平台正在幫助那些不是該領域專家的用戶利用這項技術。另一個常見的威懾因素是缺乏足夠的數據。雖然深度學習確實需要大量數據才能有效，但現在甚至更小的公司也在跟蹤內部和外部的大多數交互。因此，雖然他們沒有像大公司那樣有機會利用深度學習技術，但隨著他們擴大規模，有很多機會可以做到這一點。鑒於這兩個事實，現在沒有合理的理由不對您的企業採用深度學習。
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為了獲得一些可以部署深度學習的想法，讓我們回顧一下深度學習可能會發揮作用的幾個關鍵領域。
1.營銷
在營銷中與客戶互動是在完成交易過程中最重要的一環，因此營銷部門通常擁有大量數據集，並且可以從深度學習中受益。在最簡單的情況下，深度學習可以取代傳統的基於啟發式的領導評分。但那只是一個開始。因為它可以考慮許多相互關聯的因素，所以深度學習可以在您的營銷需求所特有的各種數據點上提供顯著的回報。
某一家大型技術公司，該公司利用深度學習創建「轉換為管道的可能性」模型。調整後，它的性能比傳統技術提高了81％。這種飛躍與預測一致，根據數據預計 ，有效利用人工智慧的公司的勞動生產率將提高 40％。
2.銷售
銷售團隊還可以利用深度學習的力量進行客戶預測。因為它可以利用各種來源的非結構化數據，銷售主管不僅可以識別出合適的潛在客戶，還可以預測可能的交易規模，交易周期和其他見解。
傳統上，需要人類判斷以及一些猜測來決定如何管理客戶交互。現在，通過深度學習，您的團隊可以將代表與他們最有可能關閉的交易相匹配; 確定最能取得成功的時間或日期; 並評估最有可能導致收盤的客戶和賣家互動。據一份報告稱，總體而言人工智慧技術 有可能使全球銷售額增加2.6萬億美元。
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3.財務
承擔重大風險的金融公司建立綜合模型，以確定個人或公司違約付款的可能性，而在某種程度上信用評分可能是消費者的驅動因素，許多因素決定了要擴展的信用額度，而這些信用額度無法通過典型的數據分析得到充分捕獲。由於深度學習在有效地分析複雜的多因素場景，因此它是創建高度預測風險模型的自然解決方案。出於這個原因，大公司開始僱用大型數據科學團隊，他們配備了利用深度學習的專家。
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例如，跨國保險巨頭AXA正在使用機器學習來預測重大交通事故 ，準確率為78％。預測的準確性允許他們根據每個駕駛員的年齡，他或她的地址以及汽車的年齡等因素進行最佳定價。這些只是深度學習在不久的將來取得進展的幾個領域，但我們才剛剛開始探索這項技術的潛在用途。這就是為什麼具有前瞻性思維的公司不會錯過現在採用他們的方法的機會。事實上，在一個競爭未來的市場中，深度學習對所有重要業務運營的成功至關重要。
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