數據挖掘中的人工神經網絡：應用、示例和優勢

在信息時代，數據已成為金塵。 不能掉以輕心的商品，價值極高。 挖掘這種資源需要時間和精力，並且需要自動化這個過程。

神經網絡在傳統計算機表現不佳的領域有廣泛的應用。

神經網絡可以檢測、理解和整合大量變量之間的關係。 神經網絡在現實世界中的應用非常廣泛。 這對於有效挖掘和解釋大數據的企業來說已經變得至關重要。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是公司將原始數據轉化為有用信息的過程。 軟件用於在大量數據中尋找模式，它可以幫助企業了解客戶。 您可以製定明智的營銷策略、降低成本並增加銷售額。

以下是一些組織如何使用數據挖掘為您提供更好服務的示例：

• 亞馬遜——你在亞馬遜上買東西後得到的推薦產品清單是機器學習和人工智能的主要例子之一。 如果不提供相關數據和模式，就不可能提取這些數據點。
• 服務提供商——服務提供商對其客戶的數據進行挖掘和分析，為公司提供概率分數。 這就是公司如何關注更換供應商風險較高的客戶並為他們提供個性化關注的方式。
• 預防犯罪- 有關過去發生的重大犯罪活動的詳細信息並徹底研究其模式。 此過程有助於執法部門預測未來事件並確定下一個威脅可能來自何處。

什麼是神經網絡？

人腦處理信息的方式是人工神經網絡 (ANN) 對數據進行同化的基礎。 大腦有神經元以電信號的形式處理信息。

以同樣的方式，人工神經網絡通過多個並行運行並按層排列的處理器接收信息輸入。

原始數據由第一層接收，通過互連的節點進行處理，具有自己的規則和知識包。

處理器將其作為輸出傳遞到下一層。 所有這些連續的處理器層都接收其前身的輸出； 因此，並非每次都處理原始數據。

神經網絡在處理附加信息後進行自我學習，從而進行自我修改。 節點之間的每個鏈接都與權重相關聯。

優先權放在權重較高的輸入流上。 單位的重量越高，它對另一個單位的影響就越大。 它有助於減少可預測的錯誤，它是通過梯度下降算法完成的。

在商業中使用人工神經網絡

公司現在明白，他們擁有的數據可以幫助他們在決策時提供信息。 企業正在利用神經網絡來利用數據流的優勢。

人工神經網絡具有學習和建模非線性關係的能力。 與其他預測技術不同，它不對輸入變量施加限制。

以下是行業和組織如何應用神經網絡來獲得優勢：

1. 數據預測

傳統的預測模型對數據存在局限性，且此類問題較為複雜。 如果 ANN 應用正確，則 ANN 的預測沒有這些限制，因為它的建模能力能夠定義關係並提取看不見的特徵。

2.字符——圖像識別

由於 ANN 可以接受大量輸入並以復雜的非線性關係處理它們，這使得它們非常適合用於字符識別，例如手寫。 這又可以用作欺詐檢測器。 圖像識別也是如此——社交媒體上的面部​​識別、醫療保健領域的癌症檢測以及農業的衛星圖像。

用於數據挖掘的人工神經網絡

神經網絡有助於挖掘銀行、零售和生物信息學等各個領域的數據。 查找隱藏在數據中的信息具有挑戰性，但同時也是必要的。 數據倉庫組織可以使用神經網絡從數據集中收集信息。

這有助於用戶通過神經網絡做出更明智的決定。 ANN 可以使用結構化數據執行業務任務。 它們的範圍從跟踪和記錄實時通信到尋找新的潛在客戶或潛在客戶。

事實上，直到最近，決策者還依賴從有組織的數據集中提取的數據。 儘管這些更容易分析，但它們並沒有像非結構化數據那樣提供更深入的洞察力。

神經網絡提供信息，例如調查特定客戶行為的“原因”。 神經網絡分步指南

讓我們看一下人工神經網絡在數據挖掘中的應用實例：

1. 醫療保健

神經網絡分析了 100,000 份重症監護病房 (ICU) 患者的記錄，並學會了運用經驗來診斷理想的治療方案。 這些建議中有 99% 符合併有時改善了醫生的決定。

2. 社交媒體

LinkedIn 中以商業和就業為導向的網站使用神經網絡來收集垃圾郵件或辱罵內容。 LinkedIn 還使用它來了解共享的各種內容，因此他們可以為其成員建立更好的推薦和搜索參數。

結論

由於能夠對非線性過程進行建模，人工神經網絡正在成為一種更值得信賴和有用的工具。 分類、聚類、回歸和模式識別等問題都是非結構化數據。 它們很容易得到解決，這使決策者更容易衡量前進的方向。 此外，他們可以朝著業務的未來邁出更大的步伐。

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