Искусственные нейронные сети в интеллектуальном анализе данных: приложения, примеры и преимущества

В век информации данные превратились в золотую пыль. Товар, который нельзя воспринимать легкомысленно, и он очень ценен. Добыча этого ресурса требует времени и усилий, и есть необходимость автоматизировать этот процесс.

Нейронные сети находят широкое применение в тех областях, где традиционные компьютеры не слишком хороши.

Нейронные сети могут обнаруживать, понимать и включать связи между большим количеством переменных. Применение нейронной сети в реальном мире широко. Это стало важным для предприятий, которые эффективно извлекают и интерпретируют большие данные.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, с помощью которого компании превращают необработанные данные в полезную информацию. Программное обеспечение используется для поиска закономерностей в больших группах данных и помогает предприятиям узнавать о клиентах. Вы можете разрабатывать обоснованные маркетинговые стратегии, сокращать расходы и увеличивать продажи.

Вот несколько примеров того, как организации используют интеллектуальный анализ данных, чтобы лучше обслуживать вас:

• Amazon . Список рекомендуемых продуктов, которые вы получаете после покупки чего-либо на Amazon, является одним из ярких примеров машинного обучения и искусственного интеллекта. Без подачи соответствующих данных и шаблонов было бы невозможно извлечь эти точки данных.
• Поставщики услуг . Извлечение и анализ данных, которые поставщики услуг имеют о своих клиентах, дает компаниям оценку вероятности. Именно так компании сосредотачиваются на клиентах, которые рискуют сменить поставщика, и уделяют им индивидуальное внимание.
• Предупреждение преступности — Подробная информация о крупных преступных действиях, имевших место в прошлом, и тщательное изучение закономерностей. Этот процесс помогает правоохранительным органам прогнозировать будущие события и определять, откуда может исходить следующая угроза.

Что такое нейронные сети?

То, как человеческий мозг обрабатывает информацию, — это то, как искусственные нейронные сети (ИНС) основывают усвоение данных. В мозгу есть нейроны, обрабатывающие информацию в виде электрических сигналов.

Точно так же ИНС получает ввод информации через несколько процессоров, работающих параллельно и расположенных ярусами.

Необработанные данные получает первый уровень, который обрабатывается через взаимосвязанные узлы, имеющие свои правила и пакеты знаний.

Процессор передает его на следующий уровень в качестве вывода. Все такие последовательные уровни процессоров получают выходные данные от своего предшественника; поэтому необработанные данные не обрабатываются каждый раз.

Нейронные сети изменяют себя, поскольку они самообучаются после обработки дополнительной информации. Каждая связь между узлами связана с весами.

Предпочтение отдается входному потоку с более высоким весом. Чем выше вес единицы, тем большее влияние она оказывает на другую. Это помогает уменьшить предсказуемые ошибки и выполняется с помощью алгоритма градиентного спуска.

Использование искусственных нейронных сетей в бизнесе

Компании теперь понимают, что данные, которыми они обладают, могут помочь им предоставить информацию, когда дело доходит до принятия решений. Предприятия используют нейронные сети, чтобы использовать преимущества потоков данных.

ИНС способны обучаться и моделировать нелинейные отношения. В отличие от других методов прогнозирования, он не накладывает ограничений на входные переменные.

Вот как отрасли и организации применяют нейронные сети, чтобы получить преимущество:

1. Прогнозирование данных

Традиционно модели прогнозирования имеют ограничения по данным, и такие проблемы сложны. Если ИНС применяется правильно, ИНС дает прогнозы без таких ограничений, поскольку ее способность моделирования позволяет определять отношения и извлекать невидимые функции.

2. Персонаж — распознавание изображений

Поскольку ИНС может принимать множество входных данных и обрабатывать их в сложных нелинейных отношениях, это делает их идеальными для распознавания символов, таких как почерк. Это, в свою очередь, может быть использовано в качестве детектора мошенничества. То же самое касается распознавания изображений — для распознавания лиц в социальных сетях, обнаружения рака в сфере здравоохранения и спутниковых снимков для сельского хозяйства.

Искусственные нейронные сети для интеллектуального анализа данных

Нейронные сети помогают в добыче данных в различных секторах, таких как банковское дело, розничная торговля и биоинформатика. Поиск информации, скрытой в данных, является сложной, но в то же время необходимой задачей. Организации по хранению данных могут использовать нейронные сети для сбора информации из наборов данных.

Это помогает пользователям принимать более обоснованные решения с помощью нейронных сетей. ИНС могут выполнять бизнес-задачи со структурированными данными. Они могут варьироваться от отслеживания и документирования коммуникаций в реальном времени до поиска новых лидов или потенциальных клиентов.

Фактически, до недавнего времени лица, принимающие решения, полагались на данные, извлеченные из организованных наборов данных. Хотя их легче анализировать, они не дают более глубокого понимания, чем неструктурированные данные.

Нейронные сети предоставляют такую ​​информацию, как анализ «почему» поведения конкретного клиента. Пошаговое руководство по нейронной сети

Давайте посмотрим на реальные примеры применения искусственных нейронных сетей в интеллектуальном анализе данных:

1. Здравоохранение

Нейронные сети проанализировали 100 000 историй болезни пациентов, находившихся в отделении интенсивной терапии (ОИТ), и научились применять опыт для определения идеального курса лечения. 99% этих рекомендаций соответствовали, а иногда и улучшали решение врача.

2. Социальные сети

Веб-сайт, ориентированный на бизнес и трудоустройство, в LinkedIn использует нейронные сети для сбора спама или оскорбительного контента. LinkedIn также использует его для понимания всех видов контента, которым обмениваются, чтобы они могли создавать лучшие рекомендации и параметры поиска для своих участников.

Заключение

Благодаря своей способности моделировать нелинейные процессы искусственные нейронные сети становятся все более надежным и полезным инструментом. Такие вопросы, как классификация, кластеризация, регрессия и распознавание образов, относятся к неструктурированным данным. Они легко решаются, и лицам, принимающим решения, легче ориентироваться в будущем. Кроме того, они могут сделать более обдуманные шаги в направлении будущего своего бизнеса.

Если вам интересно изучить нейронную сеть, вы можете проверить наш диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта , который включает практические семинары, индивидуального отраслевого наставника, 12 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B и более.