数据挖掘中的人工神经网络：应用、示例和优势

在信息时代，数据已成为金尘。 不能掉以轻心的商品，价值极高。 挖掘这种资源需要时间和精力，并且需要自动化这个过程。

神经网络在传统计算机表现不佳的领域有广泛的应用。

神经网络可以检测、理解和整合大量变量之间的关系。 神经网络在现实世界中的应用非常广泛。 这对于有效挖掘和解释大数据的企业来说已经变得至关重要。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是公司将原始数据转化为有用信息的过程。 软件用于在大量数据中寻找模式，它可以帮助企业了解客户。 您可以制定明智的营销策略、降低成本并增加销售额。

以下是一些组织如何使用数据挖掘为您提供更好服务的示例：

• 亚马逊——你在亚马逊上买东西后得到的推荐产品清单是机器学习和人工智能的主要例子之一。 如果不提供相关数据和模式，就不可能提取这些数据点。
• 服务提供商——服务提供商对其客户的数据进行挖掘和分析，为公司提供概率评分。 这就是公司如何关注更换供应商风险较高的客户并为他们提供个性化关注的方式。
• 预防犯罪- 有关过去发生的重大犯罪活动的详细信息并彻底研究其模式。 此过程有助于执法部门预测未来事件并确定下一个威胁可能来自何处。

什么是神经网络？

人脑处理信息的方式是人工神经网络 (ANN) 对数据进行同化的基础。 大脑有神经元以电信号的形式处理信息。

以同样的方式，人工神经网络通过多个并行运行并按层排列的处理器接收信息输入。

原始数据由第一层接收，通过互连的节点进行处理，具有自己的规则和知识包。

处理器将其作为输出传递到下一层。 所有这些连续的处理器层都接收其前身的输出； 因此，并非每次都处理原始数据。

神经网络在处理附加信息后进行自我学习，从而进行自我修改。 节点之间的每个链接都与权重相关联。

优先权放在权重较高的输入流上。 单位的重量越高，它对另一个单位的影响就越大。 它有助于减少可预测的错误，它是通过梯度下降算法完成的。

在商业中使用人工神经网络

公司现在明白，他们拥有的数据可以帮助他们在决策时提供信息。 企业正在利用神经网络来利用数据流的优势。

人工神经网络具有学习和建模非线性关系的能力。 与其他预测技术不同，它不对输入变量施加限制。

以下是行业和组织如何应用神经网络来获得优势：

1. 数据预测

传统的预测模型对数据存在局限性，且此类问题较为复杂。 如果 ANN 应用正确，则 ANN 的预测没有这些限制，因为它的建模能力能够定义关系并提取看不见的特征。

2.字符——图像识别

由于 ANN 可以接受大量输入并以复杂的非线性关系处理它们，这使得它们非常适合用于字符识别，例如手写。 这又可以用作欺诈检测器。 图像识别也是如此——社交媒体上的面部识别、医疗保健领域的癌症检测以及农业的卫星图像。

用于数据挖掘的人工神经网络

神经网络有助于挖掘银行、零售和生物信息学等各个领域的数据。 查找隐藏在数据中的信息具有挑战性，但同时也是必要的。 数据仓库组织可以使用神经网络从数据集中收集信息。

这有助于用户通过神经网络做出更明智的决定。 ANN 可以使用结构化数据执行业务任务。 它们的范围从跟踪和记录实时通信到寻找新的潜在客户或潜在客户。

事实上，直到最近，决策者还依赖从有组织的数据集中提取的数据。 尽管这些更容易分析，但它们并没有像非结构化数据那样提供更深入的洞察力。

神经网络提供信息，例如调查特定客户行为的“原因”。 神经网络分步指南

让我们看一下人工神经网络在数据挖掘中的应用实例：

1. 医疗保健

神经网络分析了 100,000 份重症监护病房 (ICU) 患者的记录，并学会了应用经验来诊断理想的治疗方案。 这些建议中有 99% 符合并有时改善了医生的决定。

2. 社交媒体

LinkedIn 中以商业和就业为导向的网站使用神经网络来收集垃圾邮件或辱骂内容。 LinkedIn 还使用它来了解共享的各种内容，因此他们可以为其成员建立更好的推荐和搜索参数。

结论

由于能够对非线性过程进行建模，人工神经网络正在成为一种更值得信赖和有用的工具。 分类、聚类、回归和模式识别等问题都是非结构化数据。 它们很容易得到解决，这使决策者更容易衡量前进的方向。 此外，他们可以朝着业务的未来迈出更大的步伐。

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