Rețele neuronale artificiale în mineritul de date: aplicații, exemple și avantaje

În era informației, datele au devenit praf de aur. O marfă care nu poate fi luată cu ușurință și este foarte valoroasă. Este nevoie de timp și efort pentru a extrage această resursă și este nevoie de automatizarea acestui proces.

Rețelele neuronale găsesc aplicații extinse în zonele în care computerele tradiționale nu se descurcă prea bine.

Rețelele neuronale pot detecta, înțelege și încorpora relații între un număr mare de variabile. Aplicațiile rețelei neuronale în lumea reală sunt largi. Acest lucru a devenit esențial pentru companiile care extrag și interpretează în mod eficient datele mari.

Ce este data mining?

Data Mining este un proces prin care companiile transformă datele brute în informații utile. Software-urile sunt folosite pentru a căuta modele în grupuri mari de date și ajută companiile în ceea ce privește învățarea despre clienți. Puteți face strategii de marketing informate, puteți reduce costurile și puteți crește vânzările.

Iată câteva exemple despre modul în care organizațiile folosesc data mining pentru a vă servi mai bine:

• Amazon – Lista de produse recomandate pe care le obțineți după ce cumpărați ceva de pe Amazon este unul dintre exemplele principale de învățare automată și AI. Fără furnizarea de date și modele relevante, ar fi fost imposibil să extragem aceste puncte de date.
• Furnizori de servicii – Exploatarea și analiza datelor pe care furnizorii de servicii le au despre clienții lor oferă companiilor un scor de probabilitate. Acesta este modul în care companiile se concentrează asupra clienților care prezintă un risc mai mare de a schimba furnizorul și le oferă o atenție personalizată.
• Prevenirea criminalității – Detalii privind activitățile criminale majore care s-au petrecut în trecut și studierea amănunțită a tiparelor. Acest proces ajută sectorul de aplicare a legii să prezică evenimente viitoare și să identifice de unde ar putea veni următoarea amenințare.

Ce sunt rețelele neuronale?

Modul în care creierul uman procesează informațiile este modul în care rețelele neuronale artificiale (ANN) își bazează asimilarea datelor. Creierul are neuronii care procesează informații sub formă de semnale electrice.

În același mod, ANN primește intrare de informații prin mai multe procesoare care funcționează în paralel și sunt dispuse pe niveluri.

Datele brute sunt primite de primul nivel, care este procesat prin noduri interconectate, având propriile reguli și pachete de cunoștințe.

Procesorul îl trece la nivelul următor ca ieșire. Toate aceste niveluri succesive de procesoare primesc rezultatul de la predecesorul său; prin urmare, datele brute nu sunt procesate de fiecare dată.

Rețelele neuronale se modifică pe măsură ce se auto-învăță după procesarea informațiilor suplimentare. Fiecare legătură între noduri este asociată cu ponderi.

Se acordă o preferință fluxului de intrare cu o pondere mai mare. Cu cât greutatea unității este mai mare, cu atât are mai multă influență asupra altuia. Ajută la reducerea erorilor previzibile și se realizează printr-un algoritm de coborâre a gradientului.

Utilizarea rețelelor neuronale artificiale în afaceri

Companiile înțeleg acum că datele pe care le dețin le pot ajuta să furnizeze informații atunci când vine vorba de luarea deciziilor. Companiile folosesc rețelele neuronale pentru a utiliza beneficiile fluxurilor de date.

ANN-urile au capacitatea de a învăța și de a modela relații neliniare. Spre deosebire de alte tehnici de predicție, nu impune restricții asupra variabilelor de intrare.

Iată cum industriile și organizațiile aplică rețelele neuronale pentru a obține un avantaj:

1. Prognoza datelor

În mod tradițional, modelele de prognoză au limitări ale datelor și astfel de probleme sunt complexe. Dacă ANN este aplicat corect, ANN-urile prognozează fără astfel de limitări, deoarece capacitatea sa de modelare este capabilă să definească relații și să extragă caracteristici nevăzute.

2. Caracter – Recunoaștere imagine

Deoarece ANN poate prelua o multitudine de intrări și le poate procesa în relații complexe neliniare, acest lucru le face să fie poziționate ideal pentru recunoașterea caracterelor, cum ar fi scrisul de mână. Acesta poate fi, la rândul său, folosit ca detector de fraudă. Același lucru este valabil și pentru recunoașterea imaginilor – pentru recunoașterea facială pe rețelele sociale, detectarea cancerului în domeniul asistenței medicale și imaginile prin satelit pentru agricultură.

Rețele neuronale artificiale pentru data mining

Rețelele neuronale ajută la extragerea datelor în diverse sectoare, cum ar fi bancare, retail și bioinformatică. Găsirea informațiilor care sunt ascunse în date este o provocare, dar, în același timp, necesară. Organizațiile de depozitare de date pot folosi rețelele neuronale pentru a colecta informații din seturi de date.

Acest lucru îi ajută pe utilizatori să ia decizii mai informate prin intermediul rețelelor neuronale. ANN-urile pot îndeplini sarcini de afaceri cu date structurate. Acestea pot varia de la urmărirea și documentarea comunicărilor în timp real până la găsirea de noi clienți potențiali sau potențiali.

De fapt, până de curând, factorii de decizie se bazau pe date extrase din seturi de date organizate. Chiar dacă acestea sunt mai ușor de analizat, ele nu oferă o perspectivă mai aprofundată ca datele nestructurate.

Rețelele neuronale oferă informații, cum ar fi analizarea „de ce” comportamentului unui anumit client. Ghid pas cu pas pentru rețeaua neuronală

Să aruncăm o privire la exemplele din viața reală de aplicații ale rețelei neuronale artificiale în Data Mining:

1. Asistență medicală

Rețelele neuronale au analizat 100.000 de înregistrări ale pacienților care se aflau în Unitatea de Terapie Intensivă (UTI) și au învățat să aplice experiența pentru a diagnostica cursul ideal de tratament. 99% dintre aceste recomandări s-au potrivit și uneori au îmbunătățit decizia unui medic.

2. Social Media

Site-ul web orientat spre afaceri și angajare în LinkedIn utilizează rețelele neuronale pentru a prelua spam sau conținut abuziv. LinkedIn îl folosește și pentru a înțelege tot felul de conținut partajat, astfel încât să poată construi o recomandare și un parametru de căutare mai bun pentru membrii lor.

Concluzie

Datorită capacității lor de a modela procese neliniare, rețelele neuronale artificiale devin un instrument mai de încredere și mai util. Probleme precum clasificarea, gruparea, regresiile și recunoașterea modelelor sunt date nestructurate. Acestea sunt rezolvate cu ușurință și le este mai ușor pentru factorii de decizie să evalueze calea de urmat. În plus, ei pot face pași mai calculati către viitorul afacerii lor.

Dacă sunteți curios să învățați rețelele neuronale, puteți verifica diploma noastră PG în învățare automată și IA , care oferă ateliere practice practice, mentor individual în industrie, 12 studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B și Mai Mult.