論文の概要: Deep Learning in Business Analytics: A Clash of Expectations and Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09337v1
• Date: Thu, 19 May 2022 06:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:53:59.780143
• Title: Deep Learning in Business Analytics: A Clash of Expectations and Reality
• Title（参考訳）: ビジネス分析におけるディープラーニング - 期待と現実の衝突
• Authors: Marc Andreas Schmitt
• Abstract要約: 本稿では、ディープラーニングがビジネス分析における導入を加速させるのになぜ難しいのかを説明する。 ディープラーニングの採用は、計算の複雑さ、ビッグデータアーキテクチャの欠如、透明性の欠如によるだけでなく、影響を受けていることが示されている。 ディープラーニングは、ひとつのサイズではなく、既存のMLモデルのボディに強力な追加として、すべてのソリューションに適合するものとみなすべきです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Our fast-paced digital economy shaped by global competition requires increased data-driven decision-making based on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). The benefits of deep learning (DL) are manifold, but it comes with limitations that have - so far - interfered with widespread industry adoption. This paper explains why DL - despite its popularity - has difficulties speeding up its adoption within business analytics. It is shown - by a mixture of content analysis and empirical study - that the adoption of deep learning is not only affected by computational complexity, lacking big data architecture, lack of transparency (black-box), and skill shortage, but also by the fact that DL does not outperform traditional ML models in the case of structured datasets with fixed-length feature vectors. Deep learning should be regarded as a powerful addition to the existing body of ML models instead of a one size fits all solution.
• Abstract（参考訳）: 我々の急成長したデジタル経済は、グローバルな競争によって形成され、人工知能(AI)と機械学習(ML)に基づくデータ駆動型意思決定の強化が必要です。 ディープラーニング(DL)の利点は多様体ですが、業界が広く採用されるのを妨げている制限が伴っています。 本稿では、DLの人気にもかかわらず、なぜビジネス分析におけるDLの採用を加速させるのかを説明する。 ディープラーニングの採用は、計算の複雑さ、ビッグデータアーキテクチャの欠如、透明性の欠如(ブラックボックス)、スキル不足などの影響を受けているだけでなく、固定長特徴ベクトルを持つ構造化データセットの場合、dlが従来のmlモデルに勝らないという事実からも影響を受けている。 ディープラーニングは、すべてのソリューションに適した1つのサイズではなく、既存のmlモデル本体への強力な追加と見なされるべきである。

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