Il futuro del Deep Learning: ci sarà sempre più richiesta da parte delle aziende?
Il successo attuale del Deep Learning
Grazie alle sue applicazioni più note come il riconoscimento facciale, l’analisi del testo e la guida autonoma, il Deep Learning sta rivoluzionando moltissime industrie sia nel modo di lavorare che negli ambiti di occupazione. Il Deep Learning, sottocategoria del Machine Learning, dimostra quindi una grande utilità in molte applicazioni che ormai ci circondano quotidianamente. Ad esempio, la possibilità di sbloccare lo smartphone attraverso la nostra faccia o tutta la serie di Tool AI che vengono proposti sul mercato ogni giorno.
Prospettive future
Per il futuro, ci si aspetta che il Deep Learning si espanda anche in quei settori in cui attualmente non viene ancora così significativamente utilizzato. Ad esempio in agricoltura, nella logistica, nel settore manifatturiero e nell’edilizia. Solamente negli ultimi tempi questi settori stanno iniziando a comprendere e sfruttare le potenzialità messe a disposizione dall’Intelligenza Artificiale, in particolar modo dal Deep Learning. Ad esempio, utilizzare dei droni con sistemi di Computer Vision può rivoluzionare il monitoraggio automatico dei terreni, oppure robot autonomi possono migliorare l’efficienza di una produzione aziendale.
In generale, le aziende di qualsiasi settore cercano di automatizzare sempre di più i processi e migliorare continuamente l’efficienza. Per questi scopi è necessario conoscere il Deep Learning e saperlo applicare ottenendo robot collaborativi, sistemi di automazione industriale e assistenti virtuali.
Alcuni settori più promettenti
- Salute e benessere: Nel settore sanitario il Deep Learning ha grandi possibilità che spaziano dalla diagnosi all’identificazione di farmaci. Il Deep Learning può quindi ridurre il carico di lavoro dei medici permettendogli di focalizzarsi su aspetti meno macchinosi, oltre che accelerare la ricerca e migliorare le cure fornite ai pazienti. Ad esempio, è possibile effettuare diagnosi con l’ausilio del Deep Learning analizzando immagini diagnostiche quali CT, raggi X, MRI ecc.
- Mobilità: Un altro capo in cui la ricerca di Deep Learning si focalizza è quello della guida autonoma. Lo sviluppo in questo campo, avrà un effetto anche sulla salute stessa perché aumentando la sicurezza stradale e l’efficienza dei trasporti si riduce la probabilità di incidenti così come lo stress causato dai ritardi dei mezzi di trasporto pubblico.
Conclusione
Alla luce di queste considerazioni, per noi il futuro del Deep Learning non può che essere in crescita, promettente, e pieno di opportunità, soprattutto per i prossimi decenni. Avere almeno un esperto di Deep Learning sarà fondamentale per le aziende che vogliono innovarsi e rimanere aggiornate sugli ultimi trend tecnologici. E’ fondamentale per le aziende riconoscere questo aspetto e saper sfruttare il Deep Learning in una vasta gamma di applicazioni.
Grazie alla continua evoluzione tecnologica e all’accessibilità sempre maggiore alle risorse computazionali, il Deep learning diventerà una competenza sempre più richiesta.
Chi è pronto ad investire il proprio tempo e le proprie energie per lo sviluppo di approcci di Deep Learning avrà sicuramente un’ampia possibilità di impieghi in futuro.
Ovviamente, per chi aspira ad una carriera in questo ambito è necessario essere preparati. Per avere una comprensione vera e propria degli algoritmi di Deep Learning è prima fondamentale avere basi solide in matematica, statistica e informatica. Serve poi tenersi aggiornati sulle ultime ricerche e sugli sviluppi in ambito Deep Learning in modo da rimanere competitivi sul mercato del lavoro.
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