Sztuczne sieci neuronowe w eksploracji danych: zastosowania, przykłady i zalety

W erze informacji dane stały się złotym pyłem. Towar, którego nie można lekceważyć i jest bardzo cenny. Wydobycie tego zasobu wymaga czasu i wysiłku i istnieje potrzeba zautomatyzowania tego procesu.

Sieci neuronowe znajdują szerokie zastosowanie w obszarach, w których tradycyjne komputery nie radzą sobie zbyt dobrze.

Sieci neuronowe mogą wykrywać, rozumieć i uwzględniać relacje między dużą liczbą zmiennych. Zastosowania sieci neuronowych w świecie rzeczywistym są szerokie. Stało się to niezbędne dla firm, które skutecznie eksplorują i interpretują duże zbiory danych.

Co to jest eksploracja danych?

Data Mining to proces, w którym firmy przekształcają surowe dane w przydatne informacje. Oprogramowanie służy do wyszukiwania wzorców w dużych grupach danych i pomaga firmom w poznawaniu klientów. Możesz tworzyć świadome strategie marketingowe, obniżać koszty i zwiększać sprzedaż.

Oto kilka przykładów tego, jak organizacje wykorzystują eksplorację danych, aby lepiej Ci służyć:

• Amazon – Lista polecanych produktów, które otrzymujesz po zakupie czegoś na Amazon, jest jednym z najlepszych przykładów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Bez podania odpowiednich danych i wzorców wyodrębnienie tych punktów danych byłoby niemożliwe.
• Dostawcy usług – Wydobycie i analiza danych, które dostawcy usług mają na temat swoich klientów, daje firmom ocenę prawdopodobieństwa. W ten sposób firmy skupiają się na klientach, którzy są bardziej narażeni na zmianę dostawcy i zapewniają im spersonalizowaną uwagę.
• Zapobieganie przestępczości — szczegóły dotyczące głównych działań przestępczych, które miały miejsce w przeszłości i dokładne badanie wzorców. Proces ten pomaga sektorowi organów ścigania przewidzieć przyszłe wydarzenia i określić, skąd może pochodzić kolejne zagrożenie.

Co to są sieci neuronowe?

Sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje, to sposób, w jaki sztuczne sieci neuronowe (ANN) opierają asymilację danych. W mózgu neurony przetwarzają informacje w postaci sygnałów elektrycznych.

W ten sam sposób SSN otrzymuje informacje od kilku procesorów, które działają równolegle i są ułożone warstwowo.

Surowe dane są odbierane przez pierwszą warstwę, która jest przetwarzana przez połączone ze sobą węzły, posiadające własne reguły i pakiety wiedzy.

Procesor przekazuje go do następnej warstwy jako dane wyjściowe. Wszystkie takie kolejne poziomy procesorów otrzymują dane wyjściowe od swojego poprzednika; dlatego surowe dane nie są przetwarzane za każdym razem.

Sieci neuronowe modyfikują się, ponieważ uczą się samoczynnie po przetworzeniu dodatkowych informacji. Każde łącze między węzłami jest powiązane z wagami.

Preferowany jest strumień wejściowy o większej wadze. Im wyższa waga jednostki, tym większy wpływ na inne. Pomaga w zmniejszeniu przewidywalnych błędów i odbywa się to za pomocą algorytmu gradientu.

Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w biznesie

Firmy rozumieją teraz, że posiadane przez nie dane mogą pomóc im w dostarczaniu informacji przy podejmowaniu decyzji. Firmy wykorzystują sieci neuronowe, aby wykorzystać zalety strumieni danych.

SSN mają zdolność uczenia się i modelowania relacji nieliniowych. W przeciwieństwie do innych technik przewidywania, nie nakłada ograniczeń na zmienne wejściowe.

Oto jak branże i organizacje wykorzystują sieci neuronowe, aby uzyskać przewagę:

1. Prognozowanie danych

Tradycyjnie modele prognostyczne mają ograniczenia dotyczące danych, a takie problemy są złożone. Jeśli SSN jest stosowana prawidłowo, prognozuje ona bez takich ograniczeń, ponieważ jej zdolność modelowania jest w stanie zdefiniować relacje i wyodrębnić niewidoczne cechy.

2. Charakter – Rozpoznawanie obrazu

Ponieważ SSN może pobierać wiele danych wejściowych i przetwarzać je w złożonych nieliniowych relacjach, są one idealnie przystosowane do rozpoznawania znaków, takich jak pismo odręczne. To z kolei może służyć jako wykrywacz oszustw. To samo dotyczy rozpoznawania obrazów – rozpoznawania twarzy w mediach społecznościowych, wykrywania nowotworów w dziedzinie opieki zdrowotnej i zdjęć satelitarnych w rolnictwie.

Sztuczne sieci neuronowe do eksploracji danych

Sieci neuronowe pomagają w wydobywaniu danych z różnych sektorów, takich jak bankowość, handel detaliczny czy bioinformatyka. Znalezienie informacji ukrytych w danych jest trudne, ale jednocześnie konieczne. Organizacje hurtowni danych mogą wykorzystywać sieci neuronowe do zbierania informacji z zestawów danych.

Pomaga to użytkownikom podejmować bardziej świadome decyzje za pośrednictwem sieci neuronowych. Sieci SSN mogą wykonywać zadania biznesowe przy użyciu uporządkowanych danych. Mogą obejmować śledzenie i dokumentowanie komunikacji w czasie rzeczywistym, a także znajdowanie nowych potencjalnych klientów lub potencjalnych klientów.

W rzeczywistości do niedawna decydenci polegali na danych wyodrębnionych ze zorganizowanych zbiorów danych. Mimo że są one łatwiejsze do analizy, nie zapewniają bardziej dogłębnego wglądu w dane nieustrukturyzowane.

Sieci neuronowe dostarczają informacji, takich jak sprawdzanie „dlaczego” zachowania konkretnego klienta. Przewodnik po sieciach neuronowych

Rzućmy okiem na rzeczywiste przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych w Data Mining:

1. Opieka zdrowotna

Sieci neuronowe przeanalizowały 100 000 rekordów pacjentów przebywających na Oddziale Intensywnej Opieki Medycznej (OIOM) i nauczyły się wykorzystywać doświadczenie do diagnozowania idealnego przebiegu leczenia. 99% tych zaleceń odpowiadało, a czasem poprawiało decyzję lekarza.

2. Media społecznościowe

Witryny biznesowe i zawodowe na LinkedIn wykorzystują sieci neuronowe do przechwytywania spamu lub obraźliwych treści. LinkedIn używa go również do zrozumienia wszelkiego rodzaju udostępnianych treści, dzięki czemu może stworzyć lepszą rekomendację i parametr wyszukiwania dla swoich członków.

Wniosek

Dzięki możliwości modelowania procesów nieliniowych, sztuczne sieci neuronowe stają się bardziej zaufanym i użytecznym narzędziem. Zagadnienia takie jak klasyfikacja, grupowanie, regresje i rozpoznawanie wzorców to dane nieustrukturyzowane. Są one łatwo rozwiązywane, a decydentom łatwiej jest ocenić drogę naprzód. Co więcej, mogą poczynić bardziej wyrachowane kroki w kierunku przyszłości swojej firmy.

Jeśli interesuje Cię nauka sieci neuronowych, możesz sprawdzić nasz dyplom PG w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który zapewnia praktyczne warsztaty praktyczne, mentor branżowy jeden do jednego, 12 studiów przypadków i zadań, status absolwentów IIIT-B oraz jeszcze.