Számos különböző célterületen lehetséges az ügyfelekről gyűjtött adatokat felhasználni, mint például jövőbeli vásárlásuk becslése, fizetési hajlandóság megállapítása, hitelminősítés, ügyfél lemorzsolódás, optimális marketing stratégia meghatározása vagy termékajánlás céljából.

A deep learning a hagyományos elemzési módszereknél sok esetben mélyebb összefüggések feltárására alkalmas, illetve az ügyfeleket leíró adatok (pl. üzenet tartalmak és szentimentek, vásárlások idősora, telefonos beszélgetések) párhuzamos modellezése is rendkívül hatékony módon lehetséges.

Az új ügyfelek klaszterezése adatok hiányában a legtöbb esetben “vak területet” jelent, nem tudunk róluk semmit, ezért az ajánlatok személyre szabása, vagy például a hitelminősítés is lehetetlennek tűnő feladat.

Azonban a honlap használatából kinyerhető anonim adatokból (egér mozgatása, billentyűleütés ritmikája, honlapon bejárt útvonal) igen mély összefüggések kinyerése lehetséges a deep learning segítségével.

Nagy forgalmú tevékenységek esetén fontos a minél pontosabb termékkereslet megállapítása az optimális pénzügyi és raktárkészlet tervezéséhez. A rendelkezésre álló idősorok modellezésén túl a deep learning segítségével olyan alternatív információkat is be tudunk építeni a predikciós modellbe, mint a termékről megjelent hírek, marketing kampányok, és megjelenések a közösségi médiában.

Számos vállalkozásában fontos kiemelni a jól teljesítő munkatársakat, és a kevésbé jól teljesítőket pedig a megfelelő protokollokra jobban rávezetni. A deep learning segítségével mérhetjük például, hogy a telefonos ügyfélszolgálati munkatársak mennyire tartják be a protokollt, vagy például a futárok milyen mértékben választják a legrövidebb, leggyorsabb vagy leggazdaságosabb útvonalat.

Sok esetben kritikus a fontos üzenetek minél gyorsabb azonosítása (pl. panaszkezelés vagy nagyobb fizetési hajlandóságú ügyfelek kiválasztása), vagy például nagyszámú dokumentum automatikus szétválogatása és a lényeges részek kiemelése. Megfelelő adatbázis mellett a deep learning alapú szövegelemzés minden korábbi eszköznél hatékonyabban képes a tartalomban lévő összefüggések kinyerésére és modellezésére.

A gyártási folyamatok során jellemzően számos szenzor nagy felbontásban rögzít különböző környezeti és gyártással kapcsolatos adatokat. Az adatok mennyiségéből és a mély, jellemzően nemlináris kapcsolatokból adódóan sok esetben a hagyományos statisztikai módszerek és gépi tanuló eljárások nem képesek ezeket kellő pontossággal, valós időben feldolgozni. Ezzel szemben a deep learning alapú megoldások igen hatékonyak sokdimenziós, nagy számú adat esetén - ami indokolttá teszi használatukat az Ipar 4.0-ban.

Természetesen a deep learning mai napig a leghatékonyabb eljárás a képek, hangok és beszéd felismerésében, osztályozásában, szegmentálásában és generálásában. Ezért amennyiben használ vállalkozásában kamerákat, mikrofonokat, folyamatosan rögzít képeket vagy hangot, beszédet, akkor várhatóan a deep learning hatékonyabbá teheti cége működését.

Az alkalmazási példákon túl talán a legfontosabb, hogy képzéseink és konzultációnk során segítsünk abban, hogy az Ön esetén melyik az a téma- és alkalmazási terület, ahol a deep learning minden korábbi módszeren túlmutató lehetőségei plusz értéket képes vállalkozásában teremteni.