データマイニングにおける人工ニューラルネットワーク：アプリケーション、例、および利点

情報化時代では、データは金粉になりました。 軽くは取れず、価値の高い商品です。 このリソースをマイニングするには時間と労力がかかり、このプロセスを自動化する必要があります。

ニューラルネットワークは、従来のコンピューターがうまく機能しない分野で広範なアプリケーションを見つけます。

ニューラルネットワークは、多数の変数間の関係を検出、理解、および組み込むことができます。 実世界でのニューラルネットワークの用途は広いです。 これは、ビッグデータを効果的にマイニングおよび解釈する企業にとって不可欠になっています。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングは、企業が生データを有用な情報に変換するプロセスです。 ソフトウェアは、データの大規模なグループのパターンを探すために使用され、顧客について学ぶという点で企業を支援します。 情報に基づいたマーケティング戦略を立て、コストを削減し、売上を増やすことができます。

組織がデータマイニングを使用してより良いサービスを提供する方法の例を次に示します。

• アマゾン–アマゾンで何かを購入した後に得られる推奨製品のリストは、機械学習とAIの代表的な例の1つです。 関連するデータとパターンを提供しなければ、これらのデータポイントを抽出することは不可能でした。
• サービスプロバイダー–サービスプロバイダーが顧客に関して持っているデータのマイニングと分析は、企業に確率スコアを提供します。 これは、企業がベンダーを切り替えるリスクが高い顧客に焦点を合わせ、個別の注意を払う方法です。
• 防犯–過去に発生した主要な犯罪活動に関する詳細とパターンの徹底的な調査。 このプロセスは、法執行部門が将来の出来事を予測し、次の脅威がどこから来る可能性があるかを特定するのに役立ちます。

ニューラルネットワークとは何ですか？

人間の脳が情報を処理する方法は、人工ニューラルネットワーク（ANN）がデータの同化の基礎となる方法です。 脳には、電気信号の形で情報を処理するニューロンがあります。

同様に、ANNは、並列に動作し、階層に配置された複数のプロセッサを介して情報の入力を受け取ります。

生データは、相互接続されたノードを介して処理される第1層によって受信され、独自のルールと知識のパッケージを備えています。

プロセッサはそれを出力として次の層に渡します。 このような連続するすべての層のプロセッサは、前の層からの出力を受け取ります。 したがって、生データが毎回処理されるわけではありません。

ニューラルネットワークは、追加情報を処理した後、自己学習するため、自身を変更します。 ノード間の各リンクは重みに関連付けられています。

重みの高い入力ストリームが優先されます。 ユニットの重量が大きいほど、ユニットが他のユニットに与える影響が大きくなります。 これは、予測可能なエラーを減らすのに役立ち、最急降下法アルゴリズムを介して行われます。

ビジネスにおける人工ニューラルネットワークの使用

企業は、所有するデータが意思決定に関して情報を提供するのに役立つことを理解しています。 企業は、ニューラルネットワークを活用してデータストリームのメリットを活用しています。

ANNには、非線形関係を学習してモデル化する機能があります。 他の予測手法とは異なり、入力変数に制限を課すことはありません。

業界や組織が利点を得るためにニューラルネットワークを適用する方法は次のとおりです。

1.データの予測

従来の予測モデルにはデータに制限があり、そのような問題は複雑です。 ANNが正しく適用されている場合、そのモデリング機能は関係を定義し、見えない特徴を抽出できるため、ANNはそのような制限なしに予測します。

2.文字–画像認識

ANNは多数の入力を受け取り、それらを複雑な非線形関係で処理できるため、手書きなどの文字認識に理想的な位置に配置されます。 これは、次に、不正検出器として使用できます。 同じことが画像認識にも当てはまります。ソーシャルメディアでの顔認識、医療分野での癌の検出、農業用の衛星画像です。

データマイニングのための人工ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、銀行、小売、バイオインフォマティクスなどのさまざまなセクターでデータをマイニングするのに役立ちます。 データに隠されている情報を見つけることは困難ですが、同時に必要です。 データウェアハウス組織は、ニューラルネットワークを使用してデータセットから情報を収集できます。

これは、ユーザーがニューラルネットワークを通じてより多くの情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。 ANNは、構造化データを使用してビジネスタスクを実行できます。 それらは、リアルタイムのコミュニケーションの追跡と文書化から、新しいリードや潜在的な顧客の発見まで多岐にわたります。

実際のところ、最近まで、意思決定者は組織化されたデータセットから抽出されたデータに依存していました。 これらは分析が簡単ですが、非構造化データのように詳細な洞察を提供することはできません。

ニューラルネットワークは、特定の顧客の行動の「理由」を調べるなどの情報を提供します。 ニューラルネットワークステップバイステップガイド

データマイニングにおける人工ニューラルネットワークのアプリケーションの実際の例を見てみましょう。

1.ヘルスケア

ニューラルネットワークは、集中治療室（ICU）にいた10万人の患者の記録を分析し、経験を応用して理想的な治療方針を診断することを学びました。 これらの推奨事項の99％は一致し、時には医師の決定を改善しました。

2.ソーシャルメディア

LinkedInのビジネスおよび雇用指向のWebサイトは、ニューラルネットワークを使用してスパムまたは不正なコンテンツを取得します。 LinkedInはまた、共有されているあらゆる種類のコンテンツを理解するためにそれを使用しているため、メンバーのためのより良い推奨と検索パラメーターを構築できます。

結論

非線形プロセスをモデル化する能力のおかげで、人工ニューラルネットワークはより信頼できる便利なツールになりつつあります。 分類、クラスタリング、回帰、パターン認識などの問題は、非構造化データです。 それらは簡単に解決されており、意思決定者が今後の方向性を判断しやすくなっています。 さらに、彼らは彼らのビジネスの将来に向けてより計算された進歩を遂げることができます。

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