كيف يمكن للتعلم العميق أن يحسن الإنتاجية ويعزز الأعمال التجارية؟

"التعلم العميق" هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، والذي يحاكي الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعاً معينة من المعرفة، وهو عنصر مهم في علم البيانات؛ إذ يجعل التعلم العميق عملية جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات أسهل وأسرع، ومن ثم يعد التعلم العميق مفيداً للغاية بالنسبة لعلماء البيانات.

ونظراً لأن التعلم العميق يعالج المعلومات بطريقة مماثلة للدماغ البشري، فيمكن استخدامه للقيام بالأشياء التي يقوم بها البشر، مثل تعلم قيادة السيارة، أو التعرف على صورة شخص أو حيوان.

يُستخدم التعلم العميق أيضاً لأتمتة التحليلات التنبؤية (عملها بشكل آلي)، مثل تحديد الاتجاهات، وأنماط الشراء، مما يساعد الشركات على جذب المزيد من العملاء والاحتفاظ بهم.

ويمكن استخدام تقنية التعلم العميق في العديد من الأمور، بما في ذلك ترجمة اللغات، والمساعدين الافتراضيين، وكشف الاحتيال، وروبوتات المحادثة، والتعرف على الوجوه، وتشخيص الأمراض.

استخدام تقنية التعلم العميق في الصناعات المختلفة

- لا تعد الشبكات العصبية العميقة جديدة، بل كانت موجودة منذ أربعينيات القرن الماضي، ففي عام 1943 قدم اثنان من علماء الكمبيوتر نماذج لشبكات عصبية.

- كما تم تطوير أول جهاز كمبيوتر على يد عالم كان قد سئم من حساب مسارات الصواريخ الباليستية بشكل يدوي.

- والآن وبعد مرور أكثر من 70 عاماً على ذلك أصبح التعلم العميق أكثر تعقيداً بكثير ويدخل في العديد من الاستخدامات.

- يرجع تطور تقنية التعلم العميق بشكل أساسي إلى تحسن قوة الحوسبة، وتوافر البيانات، إذ يتطلب التعلم العميق كميات ضخمة من البيانات.

- وتُقدر حجم البيانات التي ينتجها العالم يومياً في الوقت الحالي بـ 2.6 كوينتليون بايت.

- ويمكن تحليل كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع بكثير من البشر باستخدام تقنية التعلم العميق، فالآلات لا تعاني من الشعور بالتعب أو الرتابة.

هل تنطوي تقنية التعلم العميق على مخاطر؟

- يمكن الإجابة عن هذا السؤال باستخدام المركبات ذاتية القيادة كمثال، والتي تعتمد في الأساس على تقنية التعلم العميق، إلا أنه من غير المرجح أن تمنع جميع حوادث الطرق.

- تشير دراسة حديثة أجراها معهد التأمين للسلامة على الطرقات السريعة إلى أن السيارات ذاتية القيادة يمكنها منع نحو ثلث حوادث الطرق فقط، وهي نسبة لا تزال أفضل بكثير مما يكون عليه الحال عند قيادة الأشخاص للسيارات.

- رغم ذلك هناك مخاوف من أن يؤدي انتشار السيارات ذاتية القيادة على نطاق واسع إلى زيادة حوادث الطرق، خاصة في الأيام الأولى من بدء انتشارها.

- كما أن هناك مخاوف متعلقة بإمكانية اختراق القراصنة لهذه التقنية، والتحكم في السيارات ذاتية القيادة عن بعد.

- علاوة على ذلك، هناك مشكلات متعلقة بتعقد الشبكات العصبية العميقة، ومن ثم قد يكون من الصعب معرفة سبب أي خلل قد يحدث في النظام.

- يمكن أن تنطوي بعض نماذج التعلم العميق أيضاً التي تتخذ قرارات مهمة على تحيز غير مقصود، مما يؤثر على القرارات بما في ذلك اختيار من يحصل على القروض أو الوظائف.

- من أجل تجنب ذلك يحتاج التعلم العميق إلى هياكل حوكمة مناسبة.

التعلم العميق هو مستقبل الأعمال

- يتيح التعلم العميق على سبيل المثال إمكانية فرز الفواكه والخضراوات، وتقليل تكاليف العمالة، مما يحسن الإنتاجية ويزيد الربحية بشكل كبير.

- كما يستخدم التعلم العميق في مجال الخدمات المالية، فيساعد على كشف عمليات الاحتيال، وتقليل المخاطر، وأتمتة عمليات التداول، وتقديم الاستشارات الآلية للمستثمرين.

- وفقاً لتقرير صادر عن وحدة المعلومات الاقتصادية التابعة لمجموعة "الإيكونوميست"، تخطط 86% من شركات الخدمات المالية لزيادة استثماراتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025.

- يساعد استخدام تقنية التعلم العميق والذكاء الاصطناعي الشركات على تعزيز التميز والقدرة التنافسية، وزيادة الإنتاجية، وإحداث ثورة في عالم الطب، وفي كل الصناعات وكل جوانب الأعمال.

- يتمتع التعلم العميق بأهمية خاصة نظرًا لتأثيره على كل شيء بما في ذلك إعادة إنشاء نماذج الأعمال والتشغيل، وحتى استراتيجيات التوظيف والاحتفاظ بالموظفين.

- تشير بعض التقديرات تشير إلى أنه يتم استخدام أقل من 1% فقط من بيانات معظم المؤسسات، على الرغم من وجود كميات ضخمة من البيانات المتاحة، والتي يمكن استخدامها في اتخاذ القرارات التي تحدث تحولاً كبيراً.
 

المصدر: المنتدى الاقتصادي العالمي