Réseaux de neurones artificiels dans l'exploration de données : applications, exemples et avantages

À l'ère de l'information, les données sont devenues une poudre d'or. Une marchandise qui ne peut pas être prise à la légère et qui a une grande valeur. Il faut du temps et des efforts pour exploiter cette ressource, et il est nécessaire d'automatiser ce processus.

Les réseaux de neurones trouvent de nombreuses applications dans des domaines où les ordinateurs traditionnels ne fonctionnent pas très bien.

Les réseaux de neurones peuvent détecter, comprendre et intégrer des relations entre un grand nombre de variables. Les applications du réseau de neurones dans le monde réel sont nombreuses. Cela est devenu essentiel pour les entreprises qui exploitent et interprètent efficacement le Big Data.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

Le Data Mining est un processus par lequel les entreprises transforment des données brutes en informations utiles. Les logiciels sont utilisés pour rechercher des modèles dans de grands groupes de données, et cela aide les entreprises à en savoir plus sur les clients. Vous pouvez élaborer des stratégies de marketing éclairées, réduire les coûts et augmenter les ventes.

Voici quelques exemples de la façon dont les organisations utilisent l'exploration de données pour mieux vous servir :

• Amazon – La liste des produits recommandés que vous obtenez après avoir acheté quelque chose sur Amazon est l'un des meilleurs exemples de Machine Learning et d'IA. Sans fournir des données et des modèles pertinents, il aurait été impossible d'extraire ces points de données.
• Fournisseurs de services - L'exploration et l'analyse des données que les fournisseurs de services ont sur leurs clients donnent aux entreprises un score de probabilité. C'est ainsi que les entreprises se concentrent sur les clients les plus à risque de changer de fournisseur et leur offrent une attention personnalisée.
• Prévention du crime - Les détails concernant les principales activités criminelles qui se sont produites dans le passé et l'étude approfondie des modèles. Ce processus aide le secteur de l'application de la loi à prévoir les événements futurs et à identifier d'où pourrait provenir la prochaine menace.

Que sont les réseaux de neurones ?

La façon dont le cerveau humain traite l'information est la façon dont les réseaux de neurones artificiels (ANN) fondent son assimilation des données. Le cerveau possède des neurones qui traitent les informations sous forme de signaux électriques.

De la même manière, ANN reçoit une entrée d'informations via plusieurs processeurs qui fonctionnent en parallèle et sont disposés en niveaux.

Les données brutes sont reçues par le premier niveau, qui est traité via des nœuds interconnectés, ayant leurs propres règles et ensembles de connaissances.

Le processeur le transmet au niveau suivant en sortie. Tous ces niveaux successifs de processeurs reçoivent la sortie de leur prédécesseur ; par conséquent, les données brutes ne sont pas traitées à chaque fois.

Les réseaux de neurones se modifient car ils s'auto-apprennent après avoir traité des informations supplémentaires. Chaque lien entre nœuds est associé à des poids.

Une préférence est mise sur le flux d'entrée avec un poids plus élevé. Plus le poids d'une unité est élevé, plus elle a d'influence sur une autre. Cela aide à réduire les erreurs prévisibles, et cela se fait grâce à un algorithme de descente de gradient.

Utilisation des réseaux de neurones artificiels en entreprise

Les entreprises comprennent désormais que les données qu'elles possèdent peuvent les aider à fournir des informations lorsqu'il s'agit de prendre des décisions. Les entreprises tirent parti des réseaux de neurones pour tirer parti des avantages des flux de données.

Les ANN ont la capacité d'apprendre et de modéliser des relations non linéaires. Contrairement à d'autres techniques de prédiction, elle n'impose pas de restrictions sur les variables d'entrée.

Voici comment les industries et les organisations appliquent les réseaux de neurones pour obtenir un avantage :

1. Prévision des données

Traditionnellement, les modèles de prévision ont des limites aux données, et ces problèmes sont complexes. Si l'ANN est appliqué correctement, les ANN font des prévisions sans de telles limitations, car sa capacité de modélisation est capable de définir des relations et d'extraire des caractéristiques invisibles.

2. Caractère - Reconnaissance d'image

Comme ANN peut accepter une multitude d'entrées et les traiter dans des relations non linéaires complexes, cela les positionne idéalement pour la reconnaissance de caractères, comme l'écriture manuscrite. Cela peut, à son tour, être utilisé comme détecteur de fraude. Il en va de même pour la reconnaissance d'images - pour la reconnaissance faciale sur les réseaux sociaux, la détection du cancer dans le domaine de la santé et l'imagerie satellite pour l'agriculture.

Réseaux de neurones artificiels pour l'exploration de données

Les réseaux de neurones aident à extraire des données dans divers secteurs tels que la banque, la vente au détail et la bioinformatique. Trouver des informations cachées dans les données est difficile mais en même temps nécessaire. Les organisations d'entreposage de données peuvent utiliser des réseaux de neurones pour récolter des informations à partir d'ensembles de données.

Cela aide les utilisateurs à prendre des décisions plus éclairées grâce aux réseaux de neurones. Les ANN peuvent effectuer des tâches commerciales avec des données structurées. Ils peuvent aller du suivi et de la documentation des communications en temps réel à la recherche de nouveaux prospects ou de clients potentiels.

En fait, jusqu'à récemment, les décideurs s'appuyaient sur des données extraites d'ensembles de données organisés. Même si celles-ci sont plus faciles à analyser, elles n'offrent pas un aperçu plus approfondi que les données non structurées.

Les réseaux de neurones fournissent des informations telles que la recherche du « pourquoi » du comportement d'un client particulier. Guide étape par étape du réseau de neurones

Jetons un coup d'œil à des exemples concrets d'applications du réseau de neurones artificiels dans le Data Mining :

1. Santé

Les réseaux de neurones ont analysé 100 000 dossiers de patients qui se trouvaient dans l'unité de soins intensifs (USI) et ont appris à appliquer l'expérience pour diagnostiquer le traitement idéal. 99% de ces recommandations correspondaient et parfois amélioraient la décision d'un médecin.

2. Médias sociaux

Le site Web axé sur les entreprises et l'emploi de LinkedIn utilise des réseaux de neurones pour récupérer le spam ou le contenu abusif. LinkedIn l'utilise également pour comprendre toutes sortes de contenus partagés, afin qu'ils puissent créer une meilleure recommandation et un meilleur paramètre de recherche pour leurs membres.

Conclusion

Grâce à leur capacité à modéliser des processus non linéaires, les réseaux de neurones artificiels deviennent un outil plus fiable et utile. Des problèmes tels que la classification, le regroupement, les régressions et la reconnaissance de formes sont des données non structurées. Ils sont facilement résolus et il est plus facile pour les décideurs d'évaluer la voie à suivre. De plus, ils peuvent faire des progrès plus calculés vers l'avenir de leur entreprise.

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