Redes Neurais Artificiais em Mineração de Dados: Aplicações, Exemplos e Vantagens

Na era da informação, os dados se tornaram um pó de ouro. Uma mercadoria que não pode ser tomada de ânimo leve e é altamente valiosa. Leva tempo e esforço para minerar esse recurso, e há a necessidade de automatizar esse processo.

As redes neurais encontram aplicações extensas em áreas onde os computadores tradicionais não se saem muito bem.

As Redes Neurais podem detectar, compreender e incorporar relacionamentos entre um grande número de variáveis. As aplicações da rede neural no mundo real são amplas. Isso se tornou essencial para empresas que efetivamente mineram e interpretam big data.

O que é Mineração de Dados?

Data Mining é um processo pelo qual as empresas transformam dados brutos em informações úteis. Os softwares são usados ​​para procurar padrões em grandes grupos de dados e ajudam as empresas a aprender sobre os clientes. Você pode fazer estratégias de marketing informadas, reduzir custos e aumentar as vendas.

Aqui estão alguns exemplos de como as organizações usam a mineração de dados para melhor atendê-lo:

• Amazon – A lista de produtos recomendados que você obtém depois de comprar algo na Amazon é um dos principais exemplos de Machine Learning e IA. Sem alimentar dados e padrões relevantes, seria impossível extrair esses pontos de dados.
• Provedores de Serviços – A mineração e análise de dados que os provedores de serviços têm sobre seus clientes dão às empresas uma pontuação de probabilidade. É assim que as empresas se concentram nos clientes que correm maior risco de trocar de fornecedor e oferecem atenção personalizada.
• Prevenção ao Crime – Os detalhes sobre as principais atividades criminosas que aconteceram no passado e o estudo minucioso dos padrões. Esse processo ajuda o setor de aplicação da lei a prever eventos futuros e identificar de onde a próxima ameaça pode vir.

O que são Redes Neurais?

A forma como o cérebro humano processa a informação é como as Redes Neurais Artificiais (RNA) baseiam sua assimilação de dados. O cérebro tem neurônios processar informações na forma de sinais elétricos.

Da mesma forma, a RNA recebe a entrada de informações por meio de vários processadores que operam em paralelo e estão dispostos em camadas.

Os dados brutos são recebidos pela primeira camada, que é processada por meio de nós interconectados, possuindo suas próprias regras e pacotes de conhecimento.

O processador passa para a próxima camada como saída. Todas essas camadas sucessivas de processadores recebem a saída de seu predecessor; portanto, os dados brutos não são processados ​​sempre.

As Redes Neurais se modificam à medida que são autodidatas após o processamento de informações adicionais. Cada link entre nós está associado a pesos.

Uma preferência é colocada no fluxo de entrada com maior peso. Quanto maior o peso da unidade, mais influência ela tem sobre outra. Isso ajuda a reduzir erros previsíveis e é feito por meio de um algoritmo de gradiente descendente.

Uso de redes neurais artificiais nos negócios

As empresas agora entendem que os dados que possuem podem ajudá-las a fornecer informações na hora de tomar decisões. As empresas estão aproveitando as redes neurais para utilizar os benefícios dos fluxos de dados.

As RNAs têm a capacidade de aprender e modelar relacionamentos não lineares. Ao contrário de outras técnicas de previsão, não impõe restrições às variáveis ​​de entrada.

Veja como indústrias e organizações aplicam redes neurais para obter vantagem:

1. Previsão de Dados

Tradicionalmente, os modelos de previsão têm limitações aos dados e esses problemas são complexos. Se a RNA for aplicada corretamente, as RNAs fazem previsões sem tais limitações, pois sua capacidade de modelagem é capaz de definir relacionamentos e extrair recursos não vistos.

2. Personagem – Reconhecimento de Imagem

Como a RNA pode receber uma infinidade de entradas e processá-las em relacionamentos não lineares complexos, isso as torna idealmente posicionadas para reconhecimento de caracteres, como escrita à mão. Isso pode, por sua vez, ser usado como um detector de fraude. O mesmo vale para o reconhecimento de imagem – para reconhecimento facial nas mídias sociais, detecção de câncer no campo da saúde e imagens de satélite para a agricultura.

Redes Neurais Artificiais para Mineração de Dados

As redes neurais ajudam na mineração de dados em vários setores, como bancário, varejo e bioinformática. Encontrar informações ocultas nos dados é um desafio, mas ao mesmo tempo necessário. As organizações de armazenamento de dados podem usar redes neurais para coletar informações de conjuntos de dados.

Isso ajuda os usuários a tomar decisões mais informadas por meio de redes neurais. As RNAs podem realizar tarefas de negócios com dados estruturados. Eles podem variar desde rastrear e documentar comunicações em tempo real até encontrar novos leads ou clientes em potencial.

De fato, até recentemente, os tomadores de decisão contavam com dados extraídos de conjuntos de dados organizados. Embora sejam mais fáceis de analisar, eles não oferecem uma visão mais aprofundada como os dados não estruturados.

As redes neurais fornecem informações como investigar o 'porquê' do comportamento de um determinado cliente. Guia passo a passo da rede neural

Vamos dar uma olhada em exemplos reais de aplicações de redes neurais artificiais em Mineração de Dados:

1. Saúde

As redes neurais analisaram 100.000 prontuários de pacientes que estavam na Unidade de Terapia Intensiva (UTI) e aprenderam a aplicar a experiência para diagnosticar o curso ideal de tratamento. 99% dessas recomendações corresponderam e às vezes melhoraram a decisão de um médico.

2. Mídias Sociais

O site voltado para negócios e emprego no LinkedIn usa redes neurais para coletar spam ou conteúdo abusivo. O LinkedIn também o usa para entender todos os tipos de conteúdo compartilhados, para que possam criar uma recomendação melhor e um parâmetro de pesquisa para seus membros.

Conclusão

Graças à sua capacidade de modelar processos não lineares, as redes neurais artificiais estão se tornando uma ferramenta mais confiável e útil. Questões como classificação, agrupamento, regressões e reconhecimento de padrões são dados não estruturados. Eles estão sendo resolvidos facilmente, e está tornando mais fácil para os tomadores de decisão avaliarem o caminho a seguir. Além disso, eles podem dar passos mais calculados em direção ao futuro de seus negócios.

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