Künstliche neuronale Netze im Data Mining: Anwendungen, Beispiele & Vorteile

Im Informationszeitalter sind Daten zu Goldstaub geworden. Ein Gut, das nicht auf die leichte Schulter genommen werden darf und von hohem Wert ist. Es braucht Zeit und Mühe, diese Ressource abzubauen, und es besteht die Notwendigkeit, diesen Prozess zu automatisieren.

Neuronale Netze finden umfangreiche Anwendungen in Bereichen, in denen traditionelle Computer nicht allzu gut abschneiden.

Neuronale Netze können Beziehungen zwischen einer großen Anzahl von Variablen erkennen, verstehen und integrieren. Die Anwendungen von neuronalen Netzen in der realen Welt sind vielfältig. Dies ist für Unternehmen, die Big Data effektiv analysieren und interpretieren, unverzichtbar geworden.

Was ist Data-Mining?

Data Mining ist ein Prozess, bei dem Unternehmen Rohdaten in nützliche Informationen verwandeln. Software wird verwendet, um in großen Datengruppen nach Mustern zu suchen, und hilft Unternehmen dabei, mehr über Kunden zu erfahren. Sie können fundierte Marketingstrategien entwickeln, Kosten senken und den Umsatz steigern.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Organisationen Data Mining nutzen, um Ihnen besser zu dienen:

• Amazon – Die Liste der empfohlenen Produkte, die Sie erhalten, nachdem Sie etwas bei Amazon gekauft haben, ist eines der besten Beispiele für maschinelles Lernen und KI. Ohne die Eingabe relevanter Daten und Muster wäre es unmöglich gewesen, diese Datenpunkte zu extrahieren.
• Dienstleister – Das Mining und die Analyse von Daten, die Dienstleister über ihre Kunden haben, gibt Unternehmen einen Wahrscheinlichkeitswert. Auf diese Weise konzentrieren sich Unternehmen auf Kunden, bei denen ein höheres Risiko besteht, den Anbieter zu wechseln, und bieten ihnen eine persönliche Betreuung.
• Kriminalprävention – Die Details zu größeren kriminellen Aktivitäten, die in der Vergangenheit stattgefunden haben, und eine gründliche Untersuchung der Muster. Dieser Prozess hilft dem Strafverfolgungssektor, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und zu identifizieren, woher die nächste Bedrohung kommen könnte.

Was sind neuronale Netze?

Die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet, basiert auf der Assimilation von Daten durch künstliche neuronale Netze (KNN). Das Gehirn lässt Neuronen Informationen in Form von elektrischen Signalen verarbeiten.

Auf die gleiche Weise erhält ANN Informationen über mehrere Prozessoren, die parallel arbeiten und in Ebenen angeordnet sind.

Die Rohdaten werden von der ersten Ebene empfangen, die über miteinander verbundene Knoten verarbeitet wird, die ihre eigenen Regeln und Wissenspakete haben.

Der Prozessor leitet es als Ausgabe an die nächste Schicht weiter. Alle diese aufeinanderfolgenden Ebenen von Prozessoren empfangen die Ausgabe von ihrem Vorgänger; Daher werden Rohdaten nicht jedes Mal verarbeitet.

Die neuronalen Netze modifizieren sich selbst, da sie nach der Verarbeitung zusätzlicher Informationen selbstlernend sind. Jeder Verbindung zwischen Knoten sind Gewichtungen zugeordnet.

Der Eingangsstrom wird mit höherem Gewicht bevorzugt. Je höher das Gewicht der Einheit ist, desto mehr Einfluss hat sie auf eine andere. Es hilft bei der Reduzierung vorhersagbarer Fehler und wird durch einen Gradientenabstiegsalgorithmus durchgeführt.

Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen in der Wirtschaft

Unternehmen verstehen jetzt, dass Daten, über die sie verfügen, ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen können, Informationen bereitzustellen. Unternehmen nutzen neuronale Netze, um die Vorteile von Datenströmen zu nutzen.

ANNs haben die Fähigkeit, nichtlineare Beziehungen zu lernen und zu modellieren. Im Gegensatz zu anderen Vorhersagetechniken werden den Eingabevariablen keine Beschränkungen auferlegt.

So wenden Branchen und Organisationen neuronale Netze an, um sich einen Vorteil zu verschaffen:

1. Vorhersage von Daten

Herkömmliche Prognosemodelle sind auf Daten beschränkt, und solche Probleme sind komplex. Wenn KNN korrekt angewendet wird, prognostiziert KNNs ohne solche Einschränkungen, da seine Modellierungsfunktion in der Lage ist, Beziehungen zu definieren und unsichtbare Merkmale zu extrahieren.

2. Zeichen – Bilderkennung

Da ANN eine Vielzahl von Eingaben aufnehmen und in komplexen nichtlinearen Beziehungen verarbeiten kann, sind sie damit ideal für die Zeichenerkennung wie Handschrift geeignet. Dies kann wiederum als Betrugsdetektor verwendet werden. Das Gleiche gilt für die Bilderkennung – für die Gesichtserkennung in sozialen Medien, die Krebserkennung im Gesundheitswesen und Satellitenbilder für die Landwirtschaft.

Künstliche neuronale Netze für Data Mining

Neuronale Netze helfen bei der Datengewinnung in verschiedenen Sektoren wie Banken, Einzelhandel und Bioinformatik. Das Auffinden von Informationen, die in den Daten verborgen sind, ist eine Herausforderung, aber gleichzeitig notwendig. Data-Warehousing-Organisationen können neuronale Netze verwenden, um Informationen aus Datensätzen zu sammeln.

Dies hilft Benutzern, fundiertere Entscheidungen durch neuronale Netze zu treffen. KNNs können Geschäftsaufgaben mit strukturierten Daten ausführen. Sie können von der Verfolgung und Dokumentation von Echtzeitkommunikation bis hin zur Suche nach neuen Leads oder potenziellen Kunden reichen.

Tatsächlich verließen sich Entscheidungsträger bis vor kurzem auf extrahierte Daten aus organisierten Datensätzen. Diese sind zwar einfacher zu analysieren, bieten aber keinen tieferen Einblick als die unstrukturierten Daten.

Neuronale Netze liefern Informationen, wie zum Beispiel die Untersuchung des „Warums“ des Verhaltens eines bestimmten Kunden. Schritt-für-Schritt-Anleitung für neuronale Netzwerke

Werfen wir einen Blick auf reale Beispiele für Anwendungen von künstlichen neuronalen Netzen im Data Mining:

1. Gesundheitswesen

Neuronale Netzwerke analysierten 100.000 Aufzeichnungen von Patienten, die sich auf der Intensivstation (ICU) befanden, und lernten, Erfahrungen anzuwenden, um den idealen Behandlungsverlauf zu diagnostizieren. 99 % dieser Empfehlungen stimmten überein und verbesserten manchmal die Entscheidung eines Arztes.

2. Soziale Medien

Geschäfts- und beschäftigungsorientierte Websites in LinkedIn verwenden neuronale Netzwerke, um Spam oder missbräuchliche Inhalte zu erkennen. LinkedIn verwendet es auch, um alle Arten von geteilten Inhalten zu verstehen, damit sie bessere Empfehlungen und Suchparameter für ihre Mitglieder erstellen können.

Fazit

Dank ihrer Fähigkeit, nichtlineare Prozesse zu modellieren, werden künstliche neuronale Netze zu einem vertrauenswürdigeren und nützlicheren Werkzeug. Probleme wie Klassifizierung, Clustering, Regressionen und Mustererkennung sind unstrukturierte Daten. Sie lassen sich leicht lösen, und es macht es Entscheidungsträgern leichter, den weiteren Weg einzuschätzen. Darüber hinaus können sie kalkuliertere Schritte in Richtung der Zukunft ihres Unternehmens unternehmen.

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