یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی همه آنها اصطلاحات مرتبط با دنیای تکنولوژیک و در حال رشد امروزی هستند. اما اغلب بین این سه کلمه و تفاوت آنها سردرگمی وجود دارد. در این صفحه، ما بر پاسخ به این سوال تمرکز خواهیم کرد: «یادگیری عمیق چیست؟». ما نه تنها به تعریف یادگیری عمیق خواهیم پرداخت، بلکه در مورد مثال هایی از یادگیری عمیق و اهمیت یادگیری عمیق برای استراتژیهای بازاریابی مانند شما صحبت خواهیم کرد.
یادگیری عمیق به چه معناست؟
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای باورنکردنی از یادگیری ماشینی است که به رایانه اجازه میدهد مانند انسانها یاد بگیرد و وظایف انسانی را انجام دهد، حتی گاهی اوقات بهتر از خود انسانها. یادگیری عمیق زمانی است که ما به رایانه ها یاد میدهیم که چگونه کارها را بطور خودکار با دادن اطلاعات و آموزش آنها با مثال انجام دهند. چه محتوا، عکس یا چیز دیگری را به آنها دهیم، رایانه اقدامات درستی را که باید با شرایط خاص در طول زمان انجام دهد، یاد میگیرد. یادگیری عمیق از مجموعه های بزرگی از داده ها یاد میگیرد که در آن رایانه ها میتوانند الگوها و روندها را پیدا کنند. کامپیوتر کار را مکررا انجام میدهد و با مثال و تکرار یاد میگیرد.
نمونه های روزمره یادگیری عمیق
اگر تعریف یادگیری عمیق را درک میکنید اما کاملاً مطمئن نیستید که چگونه در زندگی روزمره کاربرد دارد، نمونه های زیر را بررسی کنید. البته ما مطمئن هستیم که شما تعدادی را می شناسید!
1. چت ربات ها
آیا تا به حال وارد وب سایتی شده اید که یک ربات چت به شما خوشامد گوید؟ شما میدانید که یک شخص واقعی پشت آن ربات وجود ندارد، اما چگونه کار میکند؟ شما درست حدس زدید: یادگیری عمیق. کسب وکارها برای آموزش رباتهای چت، اطلاعات خاصی را جمع آوری میکنند. این اطلاعات مربوط به سوالات یا عبارات رایجی است که ممکن است با بازدیدکنندگان سایت مواجه شوند. سپس آن رباتها یاد میگیرند که به سوالاتی که کاربران از آنها میپرسند هوشمندانه پاسخ دهند.
2. مترجمان
یادگیری عمیق میتواند به آموزش کامپیوترها کمک کند تا بدون زحمت بین زبانها ترجمه کنند. این بویژه در مناطقی مانند فرودگاه ها که مردم به زبانهای مختلفی صحبت میکنند مفید است. همچنین برای وب سایتهایی که خدمات ترجمه فوری ارائه میدهند مفید است.
3. دستیار صوتی
دستیارهای صوتی مانند سیری، کورتانا و الکسا همگی با یادگیری عمیق آموزش دیده اند تا بفهمند چه میگویید و چگونه پاسخ دهند. آنها حتی یاد میگیرند که چگونه پس از مدتی زندگی کردن با شما، بطور خاص به شما پاسخ دهند.
4. تشخیص چهره
یادگیری عمیق در فناوری تشخیص چهره استفاده میشود تا بتوان چهره افراد را بدون توجه به ظاهر آنها تشخیص داد. تشخیص چهره در حال محبوب شدن است، به این معنی که نیاز به یادگیری عمیق برای اطمینان از موثر بودن آن بسیار مهم است. بخش چالش برانگیز این است که کامپیوتر را آموزش میدهد تا چهره ای را تشخیص دهد، حتی اگر با اولین باری که آنرا دیده متفاوت به نظر برسد؛ چه مدل موی متفاوتی باشد یا یک عینک.
5. توصیه ها
احتمالاً هنگام تماشای آنلاین ویدیو، وقتی متوجه میشوید که سایت مورد استفاده تان بر اساس آنچه قبلاً تماشا کرده اید به شما ویدیوهای دیگری توصیه کنند، فکر میکنید که از شما جاسوسی میکنند. با این حال، همه اینها به لطف یادگیری عمیق است. رایانه ها طوری آموزش داده شده اند که بر اساس نمایشهایی که بطور مکرر تماشا کرده اید یا ژانرهای فیلمی که اغلب میبینید، توصیه هایی برای شما ارائه کنند.
6. ماشین های بدون راننده
آیا خودروهای خودرانی را میشناسید که به شما امکان میدهند بدون دست روی فرمان در بزرگراه با سرعت بالا بروید؟ آنها از یادگیری عمیق نیز استفاده میکنند. یادگیری عمیق برای آموزش خودروهای خودران بسیار مهم است. حتی در وسایل نقلیه روزمره، یادگیری عمیق برای آموزش ماشین استفاده میشود. بطور مثال زمانی که راننده در حال حرکت به خط دیگری است یا احتمال دارد با عابر پیاده برخورد کند، به او هشدار میدهد.
اهمیت یادگیری عمیق در بازاریابی
ممکن است لزوماً یادگیری عمیق را به بازاریابی متصل نکنید، اما وقتی می پرسید «یادگیری عمیق ماشین چیست؟» ما نمیتوانیم ارتباط و اهمیت آن را با صنعت بازاریابی ذکر نکنیم. میتوانید با در نظر گرفتن تمام اطلاعاتی که هر ماه دریافت میکنید، اهمیت یادگیری عمیق در بازاریابی را به تصویر بکشید. بازدید از سایت، مشخصات دموگرافیک کاربر و بازدید محتوا تنها مواردی هستند که ممکن است در کمپین بازاریابی خود اندازه گیری کنید. با یادگیری عمیق، میتوانید بطور خودکار آن داده ها را مرتب و بر اساس پیشنهادات ابزار یا برنامه خود، تصمیم بگیرید.
برای شما مفید است که از ابزارهایی استفاده کنید که از قدرت یادگیری عمیق در کمپین بازاریابی شما استفاده میکنند. زیرا آنها میتوانند فرآیندها را خودکار و گاهی حتی تصمیمات بهتری را نسبت به تیم شما توصیه کنند.