Budućnost poslovanja kojoj težimo podrazumeva da algoritmi obavljaju većinu poslova umesto nas, oslobađajući nam vreme za istraživanje i razvoj.

Grubo rečeno, mašine će obavljati sve one poslove koje mi radimo na ‘repeat’ zahvaljujući algoritmima koji simuliraju ljudsku inteligenciju i način razmišljanja.

Koliko podataka stvaramo i ostavljamo u digitalnom prostoru u kom obitavamo svakodnevno, prečesto nismo ni svesni. Počev od fitbit narukvice koja prati svaki naš korak, kvalitet sna i broj kalorija koje sagorevamo, pa do Google pretrage, Twiter mišljenja i Insta udobnosti u koju smo se ušuškali, količina podataka koju stvaramo svakog dana je zapanjujuća.

Trenutno se procenjuje da je ukupna količina podataka na planeti neverovatnih 2.6 egzabajta, a što znači da svaka osoba u sekundi stvara 1.7 megabajta (MB) podataka.

Kako iskoristiti tako veliku količinu podataka?

Duboko učenje (Deep Learning), poznato kao duboko strukturno učenje ili hijerarhijsko učenje, predstavlja podskup mašinskog učenja gde veštačke neuronske mreže, algoritmi inspirisani ljudskim mozgom, uče i donose zaključke iz velikih količina podataka.

Budući da algoritmi dubokog učenja zahtevaju mnoštvo podataka za učenje, ovo povećanje stvaranja podataka jedan je od razloga zašto je mogućnost iskorišćenja potencijala dubokog učenja porasla poslednjih nekoliko godina.

Pored podataka, algoritmi dubokog učenja zahtevaju i izdašne resurse kada je u pitanju računarska snaga, pa pored istraživanja i razvoja algoritama dubokog učenja, unapređivanje performansi procesora i računarske snage je još jedan od izazova sa kojim se trenutno susrećemo.

Duboko učenje omogućava mašinama da rešavaju složene probleme čak i kada koriste skup podataka koji su veoma raznoliki, nestruktuirani i međusobno povezani.