โครงข่ายประสาทเทียมในการขุดข้อมูล: การใช้งาน ตัวอย่าง และข้อดี

ในยุคข้อมูลข่าวสาร ข้อมูลกลายเป็นผงทองคำ เป็นสินค้าที่ไม่สามารถถือได้เบา ๆ และมีมูลค่าสูง การขุดทรัพยากรนี้ต้องใช้เวลาและความพยายาม และจำเป็นต้องทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ

Neural Networks พบแอปพลิเคชั่นมากมายในพื้นที่ที่คอมพิวเตอร์แบบเดิมใช้งานไม่ได้

Neural Networks สามารถตรวจจับ ทำความเข้าใจ และรวมความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำนวนมาก การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นกว้างไกล สิ่งนี้กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจที่ขุดและตีความข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการที่บริษัทต่างๆ เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ซอฟต์แวร์ใช้เพื่อค้นหารูปแบบในกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ และช่วยให้ธุรกิจสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับลูกค้าได้ คุณสามารถสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดอย่างชาญฉลาด ลดต้นทุน และเพิ่มยอดขายได้

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนที่องค์กรต่างๆ ใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อให้บริการคุณได้ดียิ่งขึ้น:

• อเมซอน – รายการผลิตภัณฑ์แนะนำที่คุณได้รับหลังจากซื้อบางอย่างใน Amazon เป็นหนึ่งในตัวอย่างสำคัญของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI หากไม่มีการป้อนข้อมูลและรูปแบบที่เกี่ยวข้อง จะไม่สามารถแยกจุดข้อมูลเหล่านี้ได้
• ผู้ให้บริการ – การขุดและวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้ให้บริการมีเกี่ยวกับลูกค้าทำให้บริษัทต่างๆ ได้รับคะแนนความน่าจะเป็น นี่คือวิธีที่บริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญกับลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงในการเปลี่ยนผู้ขายและให้ความสนใจเฉพาะบุคคล
• การป้องกันอาชญากรรม – รายละเอียดเกี่ยวกับการกระทำผิดทางอาญาที่สำคัญที่เกิดขึ้นในอดีตและการศึกษารูปแบบอย่างถี่ถ้วน กระบวนการนี้ช่วยให้ภาคการบังคับใช้กฎหมายคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตและระบุว่าภัยคุกคามครั้งต่อไปอาจมาจากไหน

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

วิธีที่สมองของมนุษย์ประมวลผลข้อมูลคือวิธีที่ Artificial Neural Networks (ANN) ใช้พื้นฐานของการดูดซึมข้อมูล สมองมีเซลล์ประสาทประมวลผลข้อมูลในรูปของสัญญาณไฟฟ้า

ในทำนองเดียวกัน ANN ได้รับการป้อนข้อมูลผ่านโปรเซสเซอร์หลายตัวที่ทำงานแบบคู่ขนานและจัดเป็นระดับ

ข้อมูลดิบจะได้รับจากระดับแรก ซึ่งประมวลผลผ่านโหนดที่เชื่อมต่อถึงกัน โดยมีกฎและแพ็คเกจความรู้ของตนเอง

โปรเซสเซอร์ส่งผ่านไปยังระดับถัดไปเป็นเอาต์พุต โปรเซสเซอร์ระดับต่อเนื่องดังกล่าวทั้งหมดได้รับเอาต์พุตจากรุ่นก่อน ข้อมูลดิบจึงไม่ถูกประมวลผลทุกครั้ง

โครงข่ายประสาทเทียมปรับเปลี่ยนตัวเองในขณะที่เรียนรู้ด้วยตนเองหลังจากประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติม แต่ละลิงก์ระหว่างโหนดสัมพันธ์กับน้ำหนัก

การตั้งค่าจะใส่ลงในสตรีมอินพุตที่มีน้ำหนักมากขึ้น ยิ่งน้ำหนักของตัวเครื่องสูงเท่าไรก็ยิ่งมีอิทธิพลต่ออีกเครื่องหนึ่งมากขึ้นเท่านั้น ช่วยลดข้อผิดพลาดที่คาดการณ์ได้ และดำเนินการโดยใช้อัลกอริธึมการไล่ระดับสีแบบเกรเดียนท์

การใช้โครงข่ายประสาทเทียมในธุรกิจ

ปัจจุบันบริษัทต่างๆ เข้าใจดีว่าข้อมูลที่ตนมีอยู่สามารถช่วยให้ข้อมูลในการตัดสินใจได้ ธุรกิจต่างๆ กำลังใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อใช้ประโยชน์จากกระแสข้อมูล

ANN มีความสามารถในการเรียนรู้และสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น ไม่เหมือนกับเทคนิคการทำนายอื่นๆ ตรงที่ไม่มีการจำกัดตัวแปรอินพุต

นี่คือวิธีที่อุตสาหกรรมและองค์กรใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อให้ได้เปรียบ:

1. การพยากรณ์ข้อมูล

แบบจำลองการคาดการณ์ตามธรรมเนียมมีข้อจำกัดด้านข้อมูล และปัญหาดังกล่าวก็ซับซ้อน หากใช้ ANN อย่างถูกต้อง ANN จะคาดการณ์โดยไม่มีข้อจำกัด เนื่องจากความสามารถในการสร้างแบบจำลองสามารถกำหนดความสัมพันธ์และดึงคุณลักษณะที่มองไม่เห็นได้

2. ตัวละคร – การจดจำภาพ

เนื่องจาก ANN สามารถรับอินพุตได้มากมายและสามารถประมวลผลในความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนได้ จึงทำให้อยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการจดจำอักขระ เช่น การเขียนด้วยลายมือ ในทางกลับกันสามารถใช้เป็นเครื่องตรวจจับการฉ้อโกงได้ เช่นเดียวกับการจดจำภาพ – สำหรับการจดจำใบหน้าบนโซเชียลมีเดีย การตรวจหามะเร็งในด้านการดูแลสุขภาพ และภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อการเกษตร

โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการทำเหมืองข้อมูล

โครงข่ายประสาทเทียมช่วยในการขุดข้อมูลในภาคต่างๆ เช่น การธนาคาร การค้าปลีก และชีวสารสนเทศ การค้นหาข้อมูลที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเป็นสิ่งที่ท้าทาย แต่ในขณะเดียวกันก็จำเป็น องค์กรคลังข้อมูลสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อรวบรวมข้อมูลจากชุดข้อมูล

ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นผ่านโครงข่ายประสาทเทียม ANN สามารถดำเนินงานทางธุรกิจด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้าง พวกเขาสามารถมีตั้งแต่การติดตามและบันทึกการสื่อสารแบบเรียลไทม์ไปจนถึงการค้นหาลูกค้าเป้าหมายใหม่หรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า

ตามความเป็นจริง จนกระทั่งเมื่อเร็วๆ นี้ ผู้มีอำนาจตัดสินใจอาศัยข้อมูลที่ดึงมาจากชุดข้อมูลที่มีการจัดระเบียบ แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะวิเคราะห์ได้ง่ายกว่า แต่ก็ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งมากขึ้นเหมือนกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

โครงข่ายประสาทเทียมให้ข้อมูล เช่น การพิจารณาถึง 'สาเหตุ' ของพฤติกรรมของลูกค้ารายใดรายหนึ่ง คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม

มาดูตัวอย่างการใช้งานจริงของโครงข่ายประสาทเทียมใน Data Mining:

1. การดูแลสุขภาพ

โครงข่ายประสาทเทียมวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย 100,000 รายที่อยู่ในห้องผู้ป่วยหนัก (ICU) และเรียนรู้ที่จะใช้ประสบการณ์เพื่อวินิจฉัยหลักสูตรการรักษาที่เหมาะสมที่สุด 99% ของคำแนะนำเหล่านี้ตรงกันและบางครั้งก็ปรับปรุงการตัดสินใจของแพทย์

2. โซเชียลมีเดีย

เว็บไซต์สำหรับธุรกิจและการจ้างงานใน LinkedIn ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อรับสแปมหรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม LinkedIn ยังใช้เพื่อทำความเข้าใจเนื้อหาทุกประเภทที่แบ่งปัน ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถสร้างคำแนะนำที่ดีขึ้นและพารามิเตอร์การค้นหาสำหรับสมาชิกของพวกเขา

บทสรุป

ด้วยความสามารถในการสร้างแบบจำลองกระบวนการที่ไม่เป็นเชิงเส้น โครงข่ายประสาทเทียมจึงกลายเป็นเครื่องมือที่น่าเชื่อถือและมีประโยชน์มากขึ้น ปัญหาต่างๆ เช่น การจัดประเภท การจัดกลุ่ม การถดถอย และการรู้จำรูปแบบ เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง พวกเขากำลังได้รับการแก้ไขอย่างง่ายดาย และทำให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถประเมินทางข้างหน้าได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถคำนวณความก้าวหน้าในอนาคตของธุรกิจได้อีกด้วย

หากคุณสงสัยเกี่ยวกับการเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม คุณสามารถตรวจสอบ PG Diploma in Machine Learning และ AI ซึ่ง มีการจัดเวิร์กช็อปเชิงปฏิบัติ ที่ปรึกษาในอุตสาหกรรมแบบตัวต่อตัว กรณีศึกษาและการมอบหมาย 12 กรณี สถานะศิษย์เก่า IIIT-B และ มากกว่า.