Denne teknologi kan gøre dit arbejde nemmere og din virksomhed rigere

VN:F [1.9.22_1171]
Rating: 0.0/10 (0 votes cast)

Digitalisme har efterhånden stukket sine indflydelsesrige rødder ind i samtlige professioner og arbejdspladser. Selv forholdsvis fysiske og traditionelle erhverv som f.eks. snedker bruger nu mere tid ved en maskine end ved blot træ og sine værktøjer. Det skyldes, at der simpelthen ingen negative konsekvenser er (for virksomhedens økonomi) at vælge den digitale og teknologiske version over for den traditionelle. Digitalismen er nu også ved at tage sit næste skridt (og har gjort det inden for nogle områder), der vil gøre arbejdet yderligere teknologiinficeret. Dette sker via algoritmens fødsel, der nu har ført til det, der hedder deep learning. Du har måske hørt om AI (kunstig intelligens), dette er lidt det samme, men uden den samme mulighed for at lære sig selv. Dog besidder deep learning også muligheden for at løse opgaver, som mennesker ikke kan. Det mest kendte eksempel på deep learning er nok ”image recognition”, hvor algoritmer genkender billeder mere præcist end mennesker. Deep learnings muligheder rækker dog til langt mere, hvis du har de rette værktøjer som nok hardware og en god nok gpu. Godt nok værktøj, som f.eks. en kvalitetsrig gpu, kan også hjælpe til andre problemer, som du kan læse mere om på ewire.dk.

Derfor skal du vælge deep learning

Algoritmen bliver af nogle set som den faktiske og sande måde at beskue universet og livet på. Alt består af algoritmer. Selv vores indre neurale netværk i vores hjerne er baseret på avancerede algoritmer. Faktisk er dele af deep learning (som deep neural network) delvis baseret på hjernens måde at fungere på. Algoritmik bliver også kaldet fremtidens religion, da den efterhånden vil overtage vores måde at anskue verden på. Mulighederne er uanede, hvis du har den rette gpu og programmer. En gpu er noget af det vigtigste, da en gpu skaber 3D-billederne, der skal bruges til mange deep learning udfordringer. Men hvordan kan du bruge deep learning? Her er nogle eksempler:

  • Kundetilfredshed. Deep learning kan være med til at skabe en chatbot, der skaber en bedre kundeservice for de besøgende på din hjemmeside.
  • Oversættelse. Deep learning sætter stablede netværk af neurale netværks oven på hinanden, hvorved den kan oversætte via billeder.
  • Nogle deep learning-modeller kan udfylde sort/hvid-billeder med farver automatisk.
  • På samme måde som deep learning kan genkende billeder, kan nogle også genkende sprog og dialekter, hvilket kan gøre diverse situationer og arbejde mere præcist.
  • Avancerede teknologier som selvkørende biler er baseret på deep learning. Her bliver f.eks. skilte tydet og analyseret, så bilen forstår, hvad alle skilte betyder.
  • Irriterende og tidskrævende arbejde som f.eks. at tjekke grammatik kan også fikses af deep learning, hvis programmet er avanceret nok.
  • I den nære fremtid kan deep learning højst sandsynligt lære en robot at udføre et fysisk hårdt arbejde til perfektion ved at analysere, hvordan et menneske gør det.

For at opsummere: Deep learning er når algoritmer bruges til at analysere noget, hvilket giver et resultat. Des mere, der analyseres, des mere præcist bliver resultatet.



Spar op til 80% med Valby deals






Læsertilbud