Reti neurali artificiali nel data mining: applicazioni, esempi e vantaggi

Nell'era dell'informazione, i dati sono diventati una polvere d'oro. Una merce che non può essere presa alla leggera ed è di grande valore. Ci vuole tempo e fatica per estrarre questa risorsa ed è necessario automatizzare questo processo.

Le reti neurali trovano applicazioni estese in aree in cui i computer tradizionali non funzionano molto bene.

Le reti neurali possono rilevare, comprendere e incorporare relazioni tra un gran numero di variabili. Le applicazioni della rete neurale nel mondo reale sono vaste. Questo è diventato essenziale per le aziende che estraggono e interpretano efficacemente i big data.

Che cos'è il data mining?

Il data mining è un processo mediante il quale le aziende trasformano i dati grezzi in informazioni utili. I software vengono utilizzati per cercare modelli in grandi gruppi di dati e aiutano le aziende in termini di conoscenza dei clienti. Puoi creare strategie di marketing informate, ridurre i costi e aumentare le vendite.

Ecco alcuni esempi di come le organizzazioni utilizzano il data mining per offrirti un servizio migliore:

• Amazon – L'elenco dei prodotti consigliati che ottieni dopo aver acquistato qualcosa su Amazon è uno dei principali esempi di Machine Learning e AI. Senza fornire dati e modelli rilevanti, sarebbe stato impossibile estrarre questi punti dati.
• Fornitori di servizi : l'estrazione e l'analisi dei dati che i fornitori di servizi hanno sui loro clienti forniscono alle aziende un punteggio di probabilità. È così che le aziende si concentrano sui clienti che corrono un rischio maggiore di cambiare fornitore e forniscono loro un'attenzione personalizzata.
• Prevenzione del crimine : i dettagli relativi alle principali attività criminali avvenute in passato e lo studio approfondito dei modelli. Questo processo aiuta il settore delle forze dell'ordine a prevedere eventi futuri e identificare da dove potrebbe provenire la prossima minaccia.

Cosa sono le reti neurali?

Il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni è il modo in cui le reti neurali artificiali (ANN) basano la loro assimilazione dei dati. Il cervello ha neuroni che elaborano le informazioni sotto forma di segnali elettrici.

Allo stesso modo, ANN riceve l'input di informazioni attraverso diversi processori che operano in parallelo e sono organizzati in livelli.

I dati grezzi vengono ricevuti dal primo livello, che viene elaborato attraverso nodi interconnessi, con proprie regole e pacchetti di conoscenza.

Il processore lo passa al livello successivo come output. Tutti questi livelli successivi di processori ricevono l'output dal suo predecessore; pertanto, i dati grezzi non vengono elaborati ogni volta.

Le reti neurali si modificano in quanto si auto-apprende dopo aver elaborato informazioni aggiuntive. Ogni collegamento tra i nodi è associato a pesi.

Viene assegnata una preferenza al flusso di input con peso maggiore. Maggiore è il peso dell'unità, maggiore è l'influenza che ha su un'altra. Aiuta a ridurre gli errori prevedibili e viene eseguito tramite un algoritmo di discesa del gradiente.

Uso di reti neurali artificiali negli affari

Le aziende ora capiscono che i dati in loro possesso possono aiutarli a fornire informazioni quando si tratta di prendere decisioni. Le aziende stanno sfruttando le reti neurali per sfruttare i vantaggi dei flussi di dati.

Le RNA hanno la capacità di apprendere e modellare relazioni non lineari. A differenza di altre tecniche di previsione, non impone restrizioni alle variabili di input.

Ecco come le industrie e le organizzazioni applicano le reti neurali per ottenere un vantaggio:

1. Previsione dei dati

Tradizionalmente i modelli di previsione hanno limitazioni ai dati e tali problemi sono complessi. Se l'ANN viene applicata correttamente, l'ANN effettua previsioni senza tali limitazioni, poiché la sua capacità di modellazione è in grado di definire relazioni ed estrarre caratteristiche invisibili.

2. Carattere – Riconoscimento dell'immagine

Poiché ANN può accettare una moltitudine di input e può elaborarli in complesse relazioni non lineari, questo li rende posizionati idealmente per il riconoscimento dei caratteri, come la scrittura a mano. Questo può, a sua volta, essere utilizzato come rilevatore di frodi. Lo stesso vale per il riconoscimento delle immagini: per il riconoscimento facciale sui social media, il rilevamento del cancro nel settore sanitario e le immagini satellitari per l'agricoltura.

Reti neurali artificiali per il data mining

Le reti neurali aiutano nell'estrazione di dati in vari settori come quello bancario, del commercio al dettaglio e della bioinformatica. Trovare le informazioni nascoste nei dati è impegnativo ma allo stesso tempo necessario. Le organizzazioni di data warehousing possono utilizzare le reti neurali per raccogliere informazioni dai set di dati.

Questo aiuta gli utenti a prendere decisioni più informate attraverso le reti neurali. Le ANN possono svolgere attività aziendali con dati strutturati. Possono variare dal monitoraggio e documentazione delle comunicazioni in tempo reale alla ricerca di nuovi contatti o potenziali clienti.

In effetti, fino a tempi recenti, i decisori si affidavano ai dati estratti da set di dati organizzati. Anche se questi sono più facili da analizzare, non offrono una visione più approfondita come fanno i dati non strutturati.

Le reti neurali forniscono informazioni come esaminare il "perché" del comportamento di un particolare cliente. Guida passo passo alle reti neurali

Diamo un'occhiata ad esempi di vita reale delle applicazioni della rete neurale artificiale nel data mining:

1. Sanità

Le reti neurali hanno analizzato 100.000 record di pazienti che erano nell'Unità di Terapia Intensiva (ICU) e hanno imparato ad applicare l'esperienza per diagnosticare il corso ideale del trattamento. Il 99% di queste raccomandazioni corrispondeva e talvolta migliorava la decisione del medico.

2. Social media

Il sito Web aziendale e orientato all'occupazione in LinkedIn utilizza le reti neurali per raccogliere spam o contenuti offensivi. LinkedIn lo utilizza anche per comprendere tutti i tipi di contenuti condivisi, in modo che possano creare una raccomandazione migliore e parametri di ricerca per i propri membri.

Conclusione

Grazie alla loro capacità di modellare processi non lineari, le reti neurali artificiali stanno diventando uno strumento più affidabile e utile. Problemi come la classificazione, il raggruppamento, le regressioni e il riconoscimento dei modelli sono dati non strutturati. Si stanno risolvendo facilmente e sta rendendo più facile per i decisori valutare la via da seguire. Inoltre, possono fare progressi più calcolati verso il futuro della loro attività.

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