데이터 마이닝의 인공 신경망: 응용 프로그램, 예 및 장점

정보화 시대에 데이터는 금가루가 되었습니다. 가볍게 여겨질 수 없고, 매우 귀한 상품입니다. 이 자원을 채굴하려면 시간과 노력이 필요하며 이 프로세스를 자동화할 필요가 있습니다.

신경망은 기존 컴퓨터가 잘 작동하지 않는 영역에서 광범위한 응용 프로그램을 찾습니다.

신경망은 많은 변수 간의 관계를 감지, 이해 및 통합할 수 있습니다. 실제 세계에서 신경망의 적용은 광범위합니다. 이는 빅 데이터를 효과적으로 마이닝하고 해석하는 비즈니스에 필수적입니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 기업이 원시 데이터를 유용한 정보로 바꾸는 프로세스입니다. 소프트웨어는 대규모 데이터 그룹에서 패턴을 찾는 데 사용되며 고객에 대한 학습 측면에서 비즈니스를 돕습니다. 정보에 입각한 마케팅 전략을 세우고 비용을 절감하며 매출을 높일 수 있습니다.

다음은 조직에서 데이터 마이닝을 사용하여 더 나은 서비스를 제공하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

• Amazon – Amazon에서 물건을 구입한 후 받는 추천 제품 목록은 기계 학습 및 AI의 대표적인 예 중 하나입니다. 관련 데이터와 패턴을 제공하지 않았다면 이러한 데이터 포인트를 추출하는 것은 불가능했을 것입니다.
• 서비스 제공자 – 서비스 제공자가 고객에 대해 가지고 있는 데이터의 마이닝 및 분석은 회사에 확률 점수를 제공합니다. 이것이 기업이 벤더를 바꿀 위험이 더 높은 고객에게 집중하고 그들에게 개인화된 관심을 제공하는 방법입니다.
• 범죄 예방 – 과거에 발생한 주요 범죄 활동에 대한 세부 정보와 패턴을 철저히 조사합니다. 이 프로세스는 법 집행 부문이 미래의 사건을 예측하고 다음 위협이 어디에서 올 수 있는지 식별하는 데 도움이 됩니다.

신경망이란 무엇입니까?

인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식은 인공 신경망(ANN)이 데이터 동화를 기반으로 하는 방식입니다. 뇌에는 전기 신호의 형태로 정보를 처리하는 뉴런이 있습니다.

같은 방식으로 ANN은 병렬로 작동하고 계층으로 배열된 여러 프로세서를 통해 정보 입력을 받습니다.

원시 데이터는 자체 규칙과 지식 패키지가 있는 상호 연결된 노드를 통해 처리되는 첫 번째 계층에서 수신됩니다.

프로세서는 이를 출력으로 다음 계층으로 전달합니다. 이러한 모든 연속적인 프로세서 계층은 이전 계층의 출력을 받습니다. 따라서 원시 데이터는 매번 처리되지 않습니다.

신경망은 추가 정보를 처리한 후 스스로 학습하므로 스스로 수정합니다. 노드 간의 각 링크는 가중치와 연결됩니다.

더 높은 가중치를 가진 입력 스트림에 우선 순위가 지정됩니다. 유닛의 무게가 높을수록 다른 유닛에 더 많은 영향을 미칩니다. 예측 가능한 오류를 줄이는 데 도움이 되며 경사 하강 알고리즘을 통해 수행됩니다.

비즈니스에서 인공 신경망 사용

기업은 이제 자신이 보유한 데이터가 의사 결정과 관련하여 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있음을 이해합니다. 기업은 신경망을 활용하여 데이터 스트림의 이점을 활용하고 있습니다.

ANN은 비선형 관계를 학습하고 모델링할 수 있습니다. 다른 예측 기술과 달리 입력 변수에 제한을 두지 않습니다.

산업과 조직이 신경망을 적용하여 이점을 얻는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 예측

전통적으로 예측 모델은 데이터에 한계가 있으며 이러한 문제는 복잡합니다. ANN이 올바르게 적용되면 ANN은 모델링 기능으로 관계를 정의하고 보이지 않는 기능을 추출할 수 있으므로 이러한 제한 없이 예측합니다.

2. 문자 – 이미지 인식

ANN은 많은 입력을 받아 복잡한 비선형 관계로 처리할 수 있으므로 필기와 같은 문자 인식에 이상적입니다. 이것은 차례로 사기 탐지기로 사용될 수 있습니다. 소셜 미디어의 얼굴 인식, 의료 분야의 암 감지, 농업용 위성 이미지 등 이미지 인식도 마찬가지입니다.

데이터 마이닝을 위한 인공 신경망

신경망은 은행, 소매 및 생물 정보학과 같은 다양한 분야에서 데이터를 마이닝하는 데 도움이 됩니다. 데이터에 숨겨진 정보를 찾는 것은 어렵지만 동시에 필요합니다. 데이터 웨어하우징 조직은 신경망을 사용하여 데이터 세트에서 정보를 수집할 수 있습니다.

이를 통해 사용자는 신경망을 통해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. ANN은 구조화된 데이터로 비즈니스 작업을 수행할 수 있습니다. 실시간 커뮤니케이션을 추적하고 문서화하는 것부터 새로운 리드 또는 잠재 고객을 찾는 것까지 다양합니다.

사실 최근까지 의사결정자들은 조직화된 데이터 세트에서 추출한 데이터에 의존했습니다. 분석하기가 더 쉽지만 구조화되지 않은 데이터만큼 심층적인 통찰력을 제공하지는 않습니다.

신경망은 특정 고객 행동의 '이유'를 조사하는 것과 같은 정보를 제공합니다. 신경망 단계별 가이드

데이터 마이닝에서 인공 신경망 응용 프로그램의 실제 예를 살펴보겠습니다.

1. 헬스케어

신경망은 중환자실(ICU)에 있는 환자의 10만 건의 기록을 분석하고 경험을 적용하여 이상적인 치료 과정을 진단하는 방법을 배웠습니다. 이러한 권장 사항의 99%가 일치했으며 때로는 의사의 결정을 개선했습니다.

2. 소셜 미디어

LinkedIn의 비즈니스 및 고용 지향 웹 사이트는 신경망을 사용하여 스팸 또는 악성 콘텐츠를 수집합니다. LinkedIn은 또한 이를 사용하여 공유된 모든 종류의 콘텐츠를 이해하므로 회원을 위한 더 나은 추천 및 검색 매개변수를 구축할 수 있습니다.

결론

비선형 프로세스를 모델링할 수 있는 능력 덕분에 인공 신경망은 더욱 신뢰할 수 있고 유용한 도구가 되고 있습니다. 분류, 클러스터링, 회귀 및 패턴 인식과 같은 문제는 비정형 데이터입니다. 그것들은 쉽게 해결되고 있으며 의사 결정자들이 앞으로 나아갈 길을 가늠하기가 더 쉬워지고 있습니다. 또한, 그들은 비즈니스의 미래를 향해 더 계산된 진전을 이룰 수 있습니다.

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