Как нейронные сети меняют бизнес

Как нейронные сети меняют бизнес

Последнее десятилетие печатные и онлайн издания, такие как Al Magazine и Decision Sciences печатали огромное количество статей с предложениями по внедрению и использованию нейронных сетей в существующем бизнесе и проведении исследований. А буквально год назад, многие ведущие IT компании показали миру уже созданные умные приложения в области нейросетей, что свидетельствует о уникальности и актуальности данной технологии. Попытаемся дать определение такому понятию как "нейронная сеть", разобраться как она функционирует и рассказать, чем нейронные сети смогут помочь бизнесу.

Обучение нейронных сетей

Прежде всего хотелось бы уточнить, что нейросети один из подразделов в среде разработок искусственного интеллекта. Основной алгоритм системы подразумевает максимально возможное моделирование поведения человека, а именно в обучении и препятствии возникновения ошибок. То есть, сеть может не только тренироваться, но и исправлять ошибки, действуя на основании извлеченного опыта при моделировании поведения человека. Однако, нейронная сеть не только способна имитировать работу центральной нервной системы человека, но и ее форму. Сама сеть состоит из огромного количества вычислительных процессоров, именуемых нейронами. А нейроны в свою очередь составляют пласты сети. Входные данные обрабатываются во всех слоях. В зависимости от переменных, полученных в предыдущих данных, параметры каждого нейрона могут изменяться, тем самым перестраивая всю работу системы.

Области применения

Выполняемые операции и задачи, решение которых предоставлено нейронным сетям в большей степени связаны с тренировкой или обучением сети. Отрасли в которых могут быть использованы нейронные сети достаточно обширны:

  1. Классификации. Благодаря предыдущим накопленным данным, нейросеть обучается и после этого в состоянии определить для группы некоторые характерные черты. Такого рода нейросети отлично подойдут для исследования платежеспособности, чтобы например, предотвратить банкротство фирмы.
  2. Оптимизация. Так как процесс тренировки в нейросетях подразумевает уменьшение вероятности возникновения ошибок, то их использование в оптимизации становится актуальным. Для примера, задачи по оптимизации работы супермаркета и снижения потерь, планирования работ и организации логистики.
  3. Временной ряд. Весь процесс развития нейросетей можно сравнить с построением эмпирической кривой (специальной диаграммы) с вычислением временных рядов. Производительность любой компании можно определить с помощью кривых, что будет ценным инструментом для продвинутых директоров. Финансовое прогнозирование, распределение и управление, инвестициями, которые обеспечивают нейронные сети могут найти широкое применение в финансовых институтах и банках. Кластеризация. Для сортировки моделей в кластерном анализе могут применяться неконтролируемые нейросети. В большей степени подобного рода анализ может быть использован для сегментации деталей и выявления желаний потребителей.

Взаимодействие с пользователем

Нейронные сети-замечательный источник информации о пользователе для маркетологов, который в будущем сменит привычные инструменты сегментирования и таргетирования. А все потому, что нейросеть, которая знает о потенциальном покупателе практически все, в мгновение ока подскажет чего желает человек. Как пример, можно рассмотреть алгоритм по которому работает компания MicroMoney. Ни для кого не секрет, что обзавестись кредитной историей и увеличить доверие банков к своей персоне получив от них баллы score, задача не из легких. Теперь это стало возможным, благодаря нейросетям. А именно, компания использует исследования основанные на поведении пользователя, решившего взять кредит, посредством его мобильного телефона. Система достаточно прозрачна и увеличить доверие со стороны банков становиться гораздо легче. Да и финансовые учреждения остаются в выигрыше доверяя свои деньги непроверенным людям. На данный момент ипользование нейросетей позволяет человеку избавиться от чрезмерного принятия решений. А сфера применения таких сетей огромна. Стоит так же не забывать о том, что каждая созданная нейросеть относиться и тренируется только под установленные задачи и никогда не выходит за обозначенные рамки.

Текст: Андрей Авчинников

Источник: Myfin.by