الشبكات العصبية الاصطناعية في تعدين البيانات: التطبيقات والأمثلة والمزايا

في عصر المعلومات ، أصبحت البيانات بمثابة غبار ذهبي. سلعة لا يمكن الاستخفاف بها وذات قيمة عالية. يستغرق تعدين هذا المورد وقتًا وجهدًا ، وهناك حاجة لأتمتة هذه العملية.

تجد الشبكات العصبية تطبيقات واسعة النطاق في المناطق التي لا تعمل فيها أجهزة الكمبيوتر التقليدية بشكل جيد.

يمكن للشبكات العصبية اكتشاف وفهم ودمج العلاقات بين عدد كبير من المتغيرات. تطبيقات الشبكة العصبية في العالم الحقيقي واسعة. أصبح هذا ضروريًا للشركات التي تقوم بتعدين البيانات الضخمة وتفسيرها بشكل فعال.

ما هو التنقيب عن البيانات؟

التنقيب في البيانات هو عملية تقوم من خلالها الشركات بتحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة. تُستخدم البرامج للبحث عن أنماط في مجموعات كبيرة من البيانات ، وتساعد الشركات من حيث التعرف على العملاء. يمكنك وضع استراتيجيات تسويقية واعية وخفض التكاليف وزيادة المبيعات.

فيما يلي بعض الأمثلة عن كيفية استخدام المؤسسات للتنقيب في البيانات لخدمتك بشكل أفضل:

• أمازون - قائمة المنتجات الموصى بها التي تحصل عليها بعد شراء شيء ما على أمازون هي واحدة من الأمثلة الرئيسية على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. بدون تغذية البيانات والأنماط ذات الصلة ، كان من المستحيل استخراج نقاط البيانات هذه.
• مقدمو الخدمة - يؤدي التنقيب عن البيانات التي يمتلكها مقدمو الخدمة وتحليلها عن عملائهم إلى منح الشركات درجة احتمالية. هذه هي الطريقة التي تركز بها الشركات على العملاء المعرضين لخطر أكبر لتغيير البائعين وتزويدهم باهتمام شخصي.
• منع الجريمة - التفاصيل المتعلقة بالأنشطة الإجرامية الكبرى التي حدثت في الماضي ودراسة أنماطها بدقة. تساعد هذه العملية قطاع إنفاذ القانون على التنبؤ بالأحداث المستقبلية وتحديد مصدر التهديد التالي.

ما هي الشبكات العصبية؟

الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات هي كيف تبني الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) استيعابها للبيانات. يمتلك الدماغ خلايا عصبية تعالج المعلومات في شكل إشارات كهربائية.

بالطريقة نفسها ، تتلقى ANN مدخلات المعلومات من خلال عدة معالجات تعمل بالتوازي ويتم ترتيبها في طبقات.

يتم تلقي البيانات الأولية من المستوى الأول ، والتي تتم معالجتها من خلال العقد المترابطة ، والتي لها قواعدها الخاصة وحزم المعرفة.

يقوم المعالج بتمريرها إلى المستوى التالي كإخراج. كل هذه المستويات المتتالية من المعالجات تتلقى الإخراج من سابقتها ؛ لذلك ، لا تتم معالجة البيانات الأولية في كل مرة.

تعدل الشبكات العصبية نفسها لأنها تتعلم ذاتيًا بعد معالجة معلومات إضافية. كل رابط بين العقد يرتبط بالأوزان.

يتم وضع التفضيل على تيار الإدخال بوزن أعلى. كلما زاد وزن الوحدة ، زاد تأثيرها على وحدة أخرى. يساعد في تقليل الأخطاء التي يمكن التنبؤ بها ، ويتم ذلك من خلال خوارزمية النسب المتدرج.

استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في الأعمال

تدرك الشركات الآن أن البيانات التي تمتلكها يمكن أن تساعدها في توفير المعلومات عندما يتعلق الأمر باتخاذ القرار. تستفيد الشركات من الشبكات العصبية للاستفادة من فوائد تدفقات البيانات.

تمتلك الشبكات العصبية الاصطناعية القدرة على تعلم ونمذجة العلاقات غير الخطية. على عكس تقنيات التنبؤ الأخرى ، فإنه لا يفرض قيودًا على متغيرات الإدخال.

إليك كيفية تطبيق الصناعات والمؤسسات للشبكات العصبية للحصول على ميزة:

1. التنبؤ بالبيانات

نماذج التنبؤ التقليدية لها قيود على البيانات ، وهذه المشاكل معقدة. إذا تم تطبيق ANN بشكل صحيح ، فإن ANNs تتنبأ بدون هذه القيود ، حيث أن قدرتها على النمذجة قادرة على تحديد العلاقات واستخراج الميزات غير المرئية.

2. الشخصية - التعرف على الصور

نظرًا لأن ANN يمكن أن تأخذ العديد من المدخلات ويمكنها معالجتها في علاقات معقدة غير خطية ، فإن هذا يجعلها في وضع مثالي للتعرف على الأحرف ، مثل الكتابة اليدوية. يمكن استخدام هذا بدوره كجهاز للكشف عن الاحتيال. الأمر نفسه ينطبق على التعرف على الصور - للتعرف على الوجه على وسائل التواصل الاجتماعي ، واكتشاف السرطان في مجال الرعاية الصحية ، وصور الأقمار الصناعية للزراعة.

الشبكات العصبية الاصطناعية لاستخراج البيانات

تساعد الشبكات العصبية في استخراج البيانات في مختلف القطاعات مثل البنوك والتجزئة والمعلوماتية الحيوية. يعد العثور على المعلومات المخفية في البيانات أمرًا صعبًا ولكنه ضروري في نفس الوقت. يمكن لمؤسسات تخزين البيانات استخدام الشبكات العصبية لجمع المعلومات من مجموعات البيانات.

هذا يساعد المستخدمين على اتخاذ قرارات مستنيرة من خلال الشبكات العصبية. يمكن لشبكات ANN تنفيذ مهام العمل باستخدام البيانات المنظمة. يمكن أن تتراوح من تتبع وتوثيق الاتصالات في الوقت الحقيقي للعثور على عملاء متوقعين جدد أو عملاء محتملين.

في واقع الأمر ، حتى وقت قريب ، كان صانعو القرار يعتمدون على البيانات المستخرجة من مجموعات البيانات المنظمة. على الرغم من أنها أسهل في التحليل ، إلا أنها لا تقدم رؤية أكثر تعمقًا كما تفعل البيانات غير المهيكلة.

توفر الشبكات العصبية معلومات مثل النظر في "سبب" سلوك عميل معين. دليل الشبكة العصبية خطوة بخطوة

دعنا نلقي نظرة على أمثلة واقعية لتطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية في تعدين البيانات:

1. الرعاية الصحية

قامت الشبكات العصبية بتحليل 100000 سجل للمرضى الذين كانوا في وحدة العناية المركزة (ICU) ، وتعلمت تطبيق الخبرة لتشخيص المسار المثالي للعلاج. 99٪ من هذه التوصيات تطابق قرار الطبيب وأحيانًا تحسنه.

2. وسائل التواصل الاجتماعي

يستخدم موقع الويب المخصص للأعمال والتوظيف في LinkedIn الشبكات العصبية لالتقاط البريد العشوائي أو المحتوى المسيء. يستخدمه LinkedIn أيضًا لفهم جميع أنواع المحتوى المشترك ، حتى يتمكنوا من بناء توصية أفضل ومعلمة بحث لأعضائهم.

خاتمة

بفضل قدرتها على نمذجة العمليات غير الخطية ، أصبحت الشبكات العصبية الاصطناعية أداة أكثر موثوقية وفائدة. تعتبر مشكلات مثل التصنيف والتجميع والانحدار والتعرف على الأنماط بيانات غير منظمة. يتم حلها بسهولة ويسهل على صانعي القرار قياس الطريق إلى الأمام. علاوة على ذلك ، يمكنهم اتخاذ خطوات محسوبة أكثر نحو مستقبل أعمالهم.

إذا كنت مهتمًا بتعلم الشبكة العصبية ، فيمكنك التحقق من دبلومة PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، والتي توفر ورش عمل عملية ومرشد صناعي فردي و 12 دراسة حالة ومهمة وحالة خريجي IIIT-B و أكثر.