جارتنر: 80% من علماء البيانات يستخدمون التعلم العميق عام 2018

جارتنر: 75% من المؤسسات مستعدون لدفع مبالغ أكبر للاستفادة من ال5G
يُمثل التعلّم الآلي، وهو أحد مجالات بحوث تعلّم الآلات machine learning، المحرك الرئيسي لعمليات التحول نحو الذكاء الاصطناعي AI.
ومع تفوق التعلّم العميق على مجالات تعلّم الآلات الأخرى في توفير قدرات متقدمة على دمج البيانات، تتوقع مؤسسة الدراسات والأبحاث جارتنر أن يلعب التعلّم العميق دورًا حاسمًا في تقديم أداء لا مثيل له في توفير التنبؤات الخاصة بمعدلات الطلب وممارسات الاحتيال وإمكانية فشل العمليات عام 2019.
والتعلّم العميق يحصل على الفوائد والمزايا التي يمكن أن تقدمها مجالات التعلّم الآلي، والعديد من الإنجازات الكبيرة في المجالات المعرفية المتنوعة تثبت ذلك.
فخدمات بايدو المتمثلة في تحويل الخطابات إلى نصوص مكتوبة تتفوق على البشر في مهام مماثلة، وخدمة باي بال تستخدم التعلّم العميق باعتباره أفضل طريقة في فئتها لمنع المدفوعات الاحتيالية وخفض معدل الإنذارات الكاذبة إلى النصف، فضلًا عن قيام شركة أمازون بتطبيق ممارسات التعلّم العميق لتقديم توصيات المنتجات الأفضل في فئتها.
كما أن معظم حالات استخدام تعلّم الآلات الشائعة التي تتم من خلال التعلّم العميق تتركز اليوم في معالجة الصور والنصوص والملفات الصوتية، لكنها تتجه على نحو متزايد أيضًا نحو التنبؤات الخاصة بمعدلات الطلب، وتحديد أوجه القصور المحيطة بجودة المنتجات والخدمات، والكشف عن أنواع جديدة من ممارسات الغش والاحتيال، فضلًا عن تحليل البيانات أثناء نقلها واستخدامها، وتقديم حلول استباقية أو حتى حلول محددة ومناسبة للحفاظ على البيانات. لكن مع ذلك، تتطلب المبادرات الخاصة بتعلّم الآلات والذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد بيانات أو خوارزميات رياضية لتكون ناجحة، فهي بحاجة إلى مزيج من المهارات والبنى التحتية فضلًا عن ضرورة الإقبال عليها من قطاعات الأعمال المختلفة.
وتفتقر معظم الشركات إلى المهارات الخاصة بعلم البيانات واللازمة لتنفيذ أبسط حلول تعلّم الآلات، ناهيك عن التعلّم العميق. وإذا لم يكن بمقدور الشركات التعامل مع المشاريع الخاصة بتعلّم الآلات من خلال تطبيقات سهلة الاستخدام، فيجب على قادة تكنولوجيا المعلومات إيجاد الكفاءات المناسبة للتعامل مع مجالات تعلّم الآلات الواسعة.
وتتوقع جارتنر أن يستخدم 80% من علماء البيانات التعلّم العميق في مجموعات أدواتهم الخاصة بحلول عام 2018. وأضاف السيد ليندن بالقول: "إذا كان لديك فريق عمل يمتلك فهمًا جيدًا للبيانات وخبرة كبيرة في التعامل مع قطاعات الأعمال بالإضافة إلى القدرة على تفسير النواتج، فإنه على أتم الاستعداد لبدء التجارب الخاصة بتعلّم الآلات".