Redes Neuronales Artificiales en Minería de Datos: Aplicaciones, Ejemplos y Ventajas

En la era de la información, los datos se han convertido en polvo de oro. Una mercancía que no puede tomarse a la ligera y es muy valiosa. Se necesita tiempo y esfuerzo para extraer este recurso, y existe la necesidad de automatizar este proceso.

Las redes neuronales encuentran amplias aplicaciones en áreas donde las computadoras tradicionales no funcionan demasiado bien.

Las Redes Neuronales pueden detectar, comprender e incorporar relaciones entre un gran número de variables. Las aplicaciones de las redes neuronales en el mundo real son amplias. Esto se ha vuelto esencial para las empresas que extraen e interpretan big data de manera efectiva.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un proceso mediante el cual las empresas convierten datos sin procesar en información útil. Los softwares se utilizan para buscar patrones en grandes grupos de datos y ayudan a las empresas a aprender acerca de los clientes. Puede hacer estrategias de marketing informadas, reducir costos y aumentar las ventas.

Estos son algunos ejemplos de cómo las organizaciones utilizan la minería de datos para brindarle un mejor servicio:

• Amazon : la lista de productos recomendados que obtiene después de comprar algo en Amazon es uno de los principales ejemplos de aprendizaje automático e IA. Sin alimentar datos y patrones relevantes, hubiera sido imposible extraer estos puntos de datos.
• Proveedores de servicios : la extracción y el análisis de los datos que los proveedores de servicios tienen sobre sus clientes otorga a las empresas una puntuación de probabilidad. Así es como las empresas se enfocan en los clientes que corren un mayor riesgo de cambiar de proveedor y les brindan una atención personalizada.
• Prevención del delito : los detalles sobre las principales actividades delictivas que han ocurrido en el pasado y el estudio exhaustivo de los patrones. Este proceso ayuda al sector de aplicación de la ley a predecir eventos futuros e identificar de dónde podría provenir la próxima amenaza.

¿Qué son las Redes Neuronales?

La forma en que el cerebro humano procesa la información es cómo las Redes Neuronales Artificiales (ANN) basan su asimilación de datos. El cerebro tiene neuronas que procesan información en forma de señales eléctricas.

De la misma manera, ANN recibe entrada de información a través de varios procesadores que operan en paralelo y están dispuestos en niveles.

Los datos sin procesar son recibidos por el primer nivel, que se procesa a través de nodos interconectados, que tienen sus propias reglas y paquetes de conocimiento.

El procesador lo pasa al siguiente nivel como salida. Todos esos niveles sucesivos de procesadores reciben la salida de su predecesor; por lo tanto, los datos sin procesar no se procesan siempre.

Las Redes Neuronales se modifican a sí mismas ya que son de autoaprendizaje después de procesar información adicional. Cada enlace entre nodos está asociado con pesos.

Se da preferencia al flujo de entrada con mayor peso. Cuanto mayor sea el peso de la unidad, más influencia tiene sobre otra. Ayuda a reducir los errores predecibles y se realiza a través de un algoritmo de descenso de gradiente.

Uso de redes neuronales artificiales en los negocios

Las empresas ahora entienden que los datos que poseen pueden ayudarlas a proporcionar información cuando se trata de la toma de decisiones. Las empresas están aprovechando las redes neuronales para utilizar los beneficios de los flujos de datos.

Las ANN tienen la capacidad de aprender y modelar relaciones no lineales. A diferencia de otras técnicas de predicción, no impone restricciones a las variables de entrada.

Así es como las industrias y organizaciones aplican redes neuronales para obtener una ventaja:

1. Pronóstico de datos

Tradicionalmente, los modelos de pronóstico tienen limitaciones en cuanto a los datos, y tales problemas son complejos. Si ANN se aplica correctamente, las ANN pronostican sin tales limitaciones, ya que su capacidad de modelado puede definir relaciones y extraer características invisibles.

2. Carácter – Reconocimiento de imágenes

Dado que ANN puede tomar una multitud de entradas y puede procesarlas en relaciones no lineales complejas, esto las coloca en una posición ideal para el reconocimiento de caracteres, como la escritura a mano. Esto, a su vez, puede utilizarse como detector de fraude. Lo mismo ocurre con el reconocimiento de imágenes: reconocimiento facial en las redes sociales, detección de cáncer en el campo de la atención médica e imágenes satelitales para la agricultura.

Redes Neuronales Artificiales para Minería de Datos

Las redes neuronales ayudan en la extracción de datos en varios sectores, como la banca, el comercio minorista y la bioinformática. Encontrar información que está oculta en los datos es un desafío pero, al mismo tiempo, es necesario. Las organizaciones de almacenamiento de datos pueden usar redes neuronales para recopilar información de conjuntos de datos.

Esto ayuda a los usuarios a tomar decisiones más informadas a través de redes neuronales. Las ANN pueden llevar a cabo tareas comerciales con datos estructurados. Pueden variar desde rastrear y documentar comunicaciones en tiempo real hasta encontrar nuevos clientes potenciales o clientes potenciales.

De hecho, hasta hace poco, los responsables de la toma de decisiones se basaban en datos extraídos de conjuntos de datos organizados. Aunque estos son más fáciles de analizar, no ofrecen una visión más profunda que los datos no estructurados.

Las redes neuronales brindan información, como investigar el "por qué" del comportamiento de un cliente en particular. Guía paso a paso de redes neuronales

Echemos un vistazo a ejemplos de la vida real de las aplicaciones de redes neuronales artificiales en minería de datos:

1. Salud

Las redes neuronales analizaron 100.000 registros de pacientes que estaban en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) y aprendieron a aplicar la experiencia para diagnosticar el curso de tratamiento ideal. El 99 % de estas recomendaciones coincidieron y, en ocasiones, mejoraron la decisión de un médico.

2. Redes sociales

El sitio web orientado a los negocios y el empleo en LinkedIn utiliza redes neuronales para detectar spam o contenido abusivo. LinkedIn también lo usa para comprender todo tipo de contenido compartido, de modo que puedan crear una mejor recomendación y parámetro de búsqueda para sus miembros.

Conclusión

Gracias a su capacidad para modelar procesos no lineales, las redes neuronales artificiales se están convirtiendo en una herramienta más fiable y útil. Los problemas como la clasificación, el agrupamiento, las regresiones y el reconocimiento de patrones son datos no estructurados. Se están resolviendo fácilmente y está facilitando que los tomadores de decisiones evalúen el camino a seguir. Además, pueden dar pasos más calculados hacia el futuro de su negocio.

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