Neural Networks //

كيفية تنفيذ الشبكات العصبية في الأعمال والمؤسسات؟

في السنوات الخمس عشرة الأخيرة ، تطورت الشبكات العصبية (الشبكات العصبية الاصطناعية ، الشبكات العصبية الاصطناعية) من مسودة تقنية إلى الأداة...

Table of Contents

#1. ما هي الشبكات العصبية؟
#2. قدرات الشبكات العصبية
#3. توظيف الشبكات العصبية في الأعمال
#4. كيف تنفذ NN في عملك؟
#5. افكار اخيرة

في السنوات الخمس عشرة الأخيرة ، تطورت الشبكات العصبية (الشبكات العصبية الاصطناعية ، الشبكات العصبية الاصطناعية) من مسودة تقنية إلى الأداة الواعدة التي يمكنها تطوير جميع عمليات النشاط البشري ، من التحسين اللوجستي والتنبؤ بالطلب إلى رسم اللوحات ولعب الشطرنج. يدعي الخبراء أن سوق الشبكة العصبية العالمي سينمو من 14.35 مليار دولار في عام 2020 إلى 152.61 مليار دولار بحلول عام 2030. وسيصل معدل النمو السنوي المركب إلى 26.7٪ سنويًا. تدرك الحكومات والشركات مزايا شبكات ANN وتسعى جاهدة لتنفيذها وتحسين عملياتها وتفوق أداء المنافسين.

ستوضح هذه المقالة ماهية الشبكات العصبية وكيف يمكن أن تساعد في عملك. أيضًا ، سيوفر إرشادات حول كيفية تنفيذ الشبكات العصبية في العمليات التجارية لشركتك أو مؤسستك.

ما هي الشبكات العصبية؟

الشبكات العصبية (NNs) هي إحدى خيارات الذكاء الاصطناعي. على وجه التحديد ، يمكن لهذه الخوارزميات تقليد نشاط الدماغ البشري. تستخدم الشبكات العصبية نماذج رياضية فريدة لإعادة إنتاج بنية الخلايا العصبية في الدماغ البشري والترابط ووظائف الخلايا العصبية في الدماغ البشري. ومن ثم ، يمكن للكمبيوتر التعلم والتوصل إلى استنتاجات. يمكن لهذه الشبكات اتباع الخوارزميات والصيغ أو استخدام خبرتها السابقة.

عادةً ما تحتوي بنية الشبكة العصبية على ثلاث وحدات أو أكثر: المدخلات والمخرجات وواحدة أو أكثر من الوحدات المخفية. علاوة على ذلك ، تحتوي كل وحدة على خلايا عصبية اصطناعية (كتل حسابية). تعالج كل خلية عصبية رقمية بيانات وحدة الإدخال تقوم بحوسبة مباشرة ، وتمررها إلى خلية عصبية أخرى.

هذه الطبقات الثلاث (أو أكثر) من NNs تحاكي أساسيات الدماغ البشري ، وتقوم بجميع أنواع الحسابات المتوازية للتنبؤ ببعض قيمة Y أو مجموعة من قيم Y لقيم X (أسرع بكثير وأكثر دقة من دماغنا).

  • إدخال. يعمل بالمثل التشعبات في الدماغ البشري. إنها مجموعة من البيانات في الشبكات العصبية الاصطناعية لعمل التنبؤات.
  • وحدة مخفية. هذه الطبقة تشبه جسم الخلية. يقع بين وحدات الإدخال والإخراج ، مثل الوصلات المشبكية في الدماغ. في NNs ، الوحدة المخفية هي المكان الذي تعمل فيه الخلايا العصبية الاصطناعية مع البيانات المحولة بواسطة الطبقات السابقة بناءً على الوزن التشابكي ، والذي يمثل سعة أو قوة الاتصال بين العقد.
  • انتاج. وظيفة النقل المطبقة على هذه البيانات تخلق النتيجة. هذا ما ستراه أنت وعملائك ؛ التوقعات النهائية التي قدمتها NNs.
تأخذ الشبكة العصبية مجموعة بيانات ضخمة ، تقسمها إلى أجزاء صغيرة ، وتوزعها على الوحدات. تتلقى الخلايا العصبية الاصطناعية القطع وتعالجها بطريقة ما (لا أحد يفهم بعد كيف) ، ثم تعطي النتيجة. سينظر في جودة النتيجة ؛ تتجاهل الشبكة النتائج الضعيفة والحوسبة ، بينما تساعد الجودة العالية الشبكة على التعلم والتحسين. وبالتالي ، تقلل الشبكة العصبية الحوسبة الخاطئة وتزيد من الحوسبة الصحيحة ، وبالتالي تقلل الأخطاء.

في الأساس ، فإن عملية تعلم الشبكات العصبية الاصطناعية هي أيضًا طريقة تعلم الأطفال ، أي المحاولة والفشل (أحيانًا يساعد المعلم في فهم جودة النتيجة). تختار خوارزميات NN بشكل عشوائي الحلول المختلفة للعثور على أكثر الحلول كفاءة ثم تعقيدها حتى تصل إلى أداء مقبول.

قدرات الشبكات العصبية

من الناحية النظرية ، يمكن للشبكات العصبية حل أي مهمة إذا كان لديك ما يكفي من البيانات الفعلية أو الموارد لتجميع البيانات لتعليمها.

الترتيب الذاتي. يمكن للشبكات العصبية تجميع وتصنيف كميات ضخمة من البيانات ؛ لذلك ، فهي أداة مثالية للقضايا المعقدة التي تتطلب ترتيب وتنظيم البيانات.

التنبؤات. يعد توقع العمليات المختلفة: الطقس ، وأسعار الصرف ، وحركة المرور ، والمبيعات ، وكفاءة المعالجة ، وما إلى ذلك ، أكثر الوظائف شيوعًا للشبكات العصبية. يمكن لشبكات NN معالجة أحجام البيانات الضخمة بكفاءة للتنبؤ وتحديد الارتباطات غير العادية. علاوة على ذلك ، تعمل الشبكات العصبية أسرع بعدة أضعاف من الأشخاص ، وهي ميزة كبيرة في أسواق تداول العملات والأسهم.

التعرف على الرموز والصورة. يمكن للشبكات العصبية معالجة البيانات واستخراج قيم ومتغيرات محددة. إنه مثالي للتعرف على العلامات والصور والموسيقى ومقاطع الفيديو وغيرها. يمكن للشبكات العصبية تحديد البيانات الثابتة وإنشاء نماذج معقدة للبحث عن البيانات المتغيرة ، على سبيل المثال ، لاكتشاف الأشخاص في طريقة مشي.

جمع المعلومات وتحليلها. يمكن للشبكات العصبية تحليل البيانات بكفاءة ؛ يقومون بعمل بيانات قيمة من معلمات غير معالجة. يمكنه البحث عن أنماط معينة ، مثل متى سيبدأ العالم في تفشي الإنفلونزا لاحقًا ، أو الحصول على صورة لثقب أسود في مجرتنا (على الرغم من أنها مخفية خلف السدم والنجوم).

التعلم المرن. تقوم الشبكات العصبية بتفاعلات غير خطية ومعقدة وتستخدم تجارب سابقة مثل البشر ؛ لذلك ، يمكن أن تتعلم NNs وتتكيف مع الظروف الخارجية.

التسامح مع الخطأ. الميزة الكبيرة الأخرى للشبكات الاصطناعية هي الأداء حتى في حالة فشل واحد أو أكثر من شبكات ANN. يعد توظيف الشبكات العصبية في الأنظمة الهامة التي يجب أن تعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بدون أخطاء أمرًا مفيدًا. على سبيل المثال ، ستفشل المعدات حتماً في استكشاف الفضاء ، ومع ذلك ستعمل NNs.

توظيف الشبكات العصبية في الأعمال

التجارة الإلكترونية. أكثر القطاعات الواعدة في تنفيذ الشبكات العصبية في الأعمال التجارية هي التجارة الإلكترونية. تساعد NNs على زيادة المبيعات. تسمح الشبكات العصبية لروبوتات الدردشة الذكية وأنظمة التوصية وأدوات التسويق الآلي وأنظمة إسقاط الأحداث الاجتماعية وغيرها الكثير.

الأمثلة اللائقة على تنفيذ الشبكة العصبية هي تخصيص التوصيات في Amazon و Walmart و Google Play والأسواق الأخرى. تقوم هذه الأنظمة بتحليل سلوك المستخدم السابق والمشتريات والمنتجات المماثلة لتلك التي شاهدها المستخدم سابقًا وتقدم التوصيات والخصومات الأكثر ملاءمة لمستخدم معين.

PixelDTGAN هو أيضًا مثال رائع. يتيح هذا التطبيق للبائعين توفير الأموال على خدمات التصوير. تقوم شبكات PixelDTGAN العصبية تلقائيًا بتصوير ملابس النماذج وإنشاء صور مجمعة لواجهات المتاجر عبر الإنترنت. يتعين على البائعين فقط تغيير حجم الصورة إلى 64 * 64 بعد PixelDTGAN NN.

بيع بالتجزئة. ستساعد الشبكات العصبية هذه الصناعة على التنبؤ بالطلب. علاوة على ذلك ، ستكون التوقعات أكثر دقة من التوقعات البشرية. ستوفر الشركات على المشتريات وخدمات النقل والتخزين للسلع التي سينخفض الطلب عليها. أيضًا ، سيزيد من نسبة المبيعات لأن المشترين سيحصلون على المنتج المناسب عند الحاجة.

علاوة على ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الموظفين في متاجر البيع بالتجزئة لتحسينها. يعد متجر Walmart الذكي غير المتصل بالإنترنت في Levittown مثالاً واضحًا. يستخدم الذكاء الاصطناعي كاميرات المراقبة في الوقت الفعلي لتتبع منتجات معينة على الرفوف وتاريخ انتهاء صلاحيتها. ليس هذا فقط ، ولكن Walmart AI يخطر البائعين عندما يتعين عليهم إعادة الإمداد ومنع السرقات.

المالية والمصرفية. تتنبأ الشبكات العصبية بالأسواق وتبحث عن الأساسيات والأنماط الأخرى. علاوة على ذلك ، تحدد NNs الاحتيال وتتنبأ به وتمنعه. على سبيل المثال ، يساعد برنامج SAS Real-Time Decision Manage البنوك على إيجاد حل للشركات سواء لإصدار قرض لعميل معين من خلال تحليل المخاطر والدخل المحتمل. توظف Finprophet NN للتنبؤ بمجموعة أوسع من الأدوات المالية مثل العملات الورقية والعملات المشفرة والأسهم والعقود الآجلة.

الحالة الأخرى لتوظيف الشبكة العصبية لمنع الاحتيال. أنشأ البنك الذكاء الاصطناعي لتحديد المعاملات الاحتيالية ومنعها. تستخدم الشبكة العصبية الاصطناعية قاعدة بيانات ضخمة بها ملايين معاملات المستخدم وتظهر نتائج ممتازة.

تستخدم البنوك على نطاق واسع الشبكات العصبية لأتمتة المهام المتكررة والمتكررة ؛ وبالتالي ، فإنها تقلل من فرصة حدوث أخطاء بشرية وتعزز العملية حيث يمكن للموظفين التركيز على طرق أخرى. ادعت شركة Ernst & Young تقليل النفقات على هذه المهام بنسبة 50-70٪ بمساعدة الشبكة العصبية. يستخدم JPMorgan Chase شبكات عصبية اصطناعية لجمع البيانات وتحليلها واتباع KYC وتدفق المستندات.

أمن أنظمة الكمبيوتر. تكافح الشبكات العصبية بنجاح الاحتيال عبر الإنترنت ، وتحدد البرامج الضارة والبريد العشوائي والقضاء عليها ، وتعديل المحتوى ، وتحارب هجمات DDoS والتهديدات الإلكترونية الأخرى. على سبيل المثال ، يقوم برنامج ICSP Neural by Symantec باكتشاف وإزالة الفيروسات ونقاط الضعف في أجهزة USB. أيضًا ، توفر Shape Security (اشترت F5 Networks هذه الشركة الناشئة في عام 2019) العديد من الحلول المالية لتحسين التطبيقات وحمايتها ، خاصةً إذا كانت المؤسسة تتطلب تخزينًا مختلطًا أو سحابيًا.

تأمين. تستخدم شركات التأمين شبكات عصبية للتنبؤ بنسب الخسارة المستقبلية وتعديلات المكافأة وتحديد متطلبات الاحتيال. Allstate هو مثال موجود ؛ يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحديد السائقين المعرضين للحوادث وفرض الرسوم المناسبة.

الخدمات اللوجستية. يمكن للشبكات العصبية أن تفعل كل شيء من التعبئة إلى التسليم. على وجه الخصوص ، فهي مثالية لعد المنتجات عن طريق الصورة أو الفيديو ، وتحديد المسار الأفضل ، وموازنة خط التجميع ، وتعيين أماكن العمل اعتمادًا على مجموعات المهارات والخبرة ، وإيجاد خلل في خط الإنتاج.

على سبيل المثال ، تسمح Wise Systems للمستخدم بتخطيط المسار وتتبعه وضبط مسار التسليم في الوقت الفعلي باستخدام أداة التنبؤ. يستخدم ETA Windward Maritime AI من FourKites الشبكات العصبية لتحسين طرق النقل والتنبؤ بتاريخ التسليم.

رعاية صحية. يمكن للشبكات العصبية التعرف على علامات المرض من الأشعة السينية ، وتحليل الدم ، وما إلى ذلك ، وتنظيم عمل الموظفين ، وتسهيل التواصل مع العملاء ، وتتبع تاريخ انتهاء الصلاحية وحالة تخزين الأدوية ، وتطوير الأدوية.

يعد الذكاء الاصطناعي من شركة IBM Watson هو أشهر حلول الشبكات العصبية للرعاية الصحية. لقد أمضوا عامين في التدريب على التوظيف الفعلي. تلقى النظام ملايين الصفحات من المجلات الأكاديمية والبطاقات الطبية ووثائق أخرى. يمكن لـ IBM Watson التلميح إلى التشخيص وتقديم أفضل خطة علاج وفقًا لشكاوى المريض وسوابقه.

صناعة السيارات. على الرغم من التحسين والأتمتة ، تساعد الشبكات العصبية في إنشاء الطيارين الآليين. على سبيل المثال ، تستخدم Tesla NNs للتعرف على علامات الطرق والعقبات وتخطيط الطرق الآمنة.

دور السينما عبر الإنترنت وتدفق الفيديو. تضع الشبكات العصبية قوائم توصيات على YouTube بناءً على وجهات نظرك السابقة وردود أفعالك (المدة ، والإعجابات ، والاشتراك ، والتعليقات ، والإضافة إلى المفضلة ، وما إلى ذلك) تستخدم Netflix NN مماثلًا وحلاً لتحسين جودة الفيديو ؛ إذا كان اتصالك ضعيفًا ، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل كل مشهد وضغطه ، ويوفر صورة عالية الجودة.

مراكز الاتصال. تصنف الشبكات العصبية الاصطناعية بشكل مثالي وتوزع استفسارات العملاء وتسمح للصوت وروبوتات المحادثة بالتواصل مع العملاء مثل البشر. إذا قمت بإرسال رسالة أو الاتصال بالدعم الفني ، تقوم الشبكة العصبية بتحليل البيانات (نص ، سياق ، صورة ، أصوات) وتوفر حلاً لمشكلتك.

كيف تنفذ NN في عملك؟

تتطلب عملية تكامل الذكاء الاصطناعي على الشبكات العصبية في مؤسسة بيانات وخصائص وخوارزميات.

بيانات. يتطلب تعليم الشبكة العصبية كميات هائلة من البيانات. على سبيل المثال ، لإعداد شبكة للتعرف على الأشخاص في الصور أو عد الحاويات في المستودع ، من الضروري تقديم العديد من الصور للأشخاص أو المستودعات مع الحاويات. ومن ثم ، يسأل المطور العميل عما إذا كان لديه مجموعة البيانات أو يمكنه جمعها. يمكنهم شراء البيانات أو توليفها إذا لم تكن هناك فرصة كهذه: فكلما زادت البيانات ، كان ذلك أفضل.

سيحدد هدف العمل مجموعة البيانات المطلوبة. إذا كنت تريد نظامًا لتحديد رسائل البريد الإلكتروني (البريد العشوائي ، والعملاء ، والشركاء ، وما إلى ذلك) ، فستحتاج إلى مئات الآلاف من رسائل البريد الإلكتروني. إذا كنت بحاجة إلى نظام للتحكم في التوزيع العقلاني للقوى العاملة ، فأنت بحاجة إلى بيانات عن الموظفين وأدائهم في جميع مناصبهم. افترض أنك تحتاج إلى نظام توصية لمتجر عبر الإنترنت. في هذه الحالة ، ستحتاج إلى بيانات حول عمليات الشراء السابقة وسلوك الموقع وردود أفعال المستخدم الفردي ومتجرك والسوق للتوصية بالأشياء الشائعة. باختصار ، ستحتاج أولاً إلى البيانات لتدريب شبكة عصبية ثم دمج شبكة عصبية في شركة أو مؤسسة. وهناك قاعدتان يتعين عليك اتباعهما عند جمع هذه البيانات:

  • كلما كان ذلك أفضل - سيعزز عملية التعلم ويزيد من دقة الشبكة العصبية وكفاءتها.
  • توفر سلة المحذوفات الموجودة على الإدخال مهملات على الإخراج. يجب عليك استخدام بيانات عالية الجودة وذات صلة وكاملة للغاية.
  1. صفات. تتمثل الخطوة الأساسية التالية لتكامل الشبكة العصبية في العمليات التجارية في الخصائص أو المعايير أو المؤشرات التي تسمح للشبكة العصبية بتتبع كفاءة عملها وبالتالي التطور. على سبيل المثال ، قد تأخذ حلول الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية عدد وتكرار عمليات الشراء ، ومتوسط الشيكات ، وما إلى ذلك ، كمؤشر النجاح الذي سيُظهر مدى كفاءة تفاعل النظام مع المستهلكين.في عالم مثالي ، ستقوم الشبكة العصبية بتتبع البيانات في الوقت الفعلي لفهم ما يدفع المشتري لشراء أو مغادرة الموقع. أيضًا ، يعد اتباع القواعد المذكورة أعلاه حول البيانات والأحجام غير المرغوب فيها أمرًا بالغ الأهمية.
  2. الخوارزميات. عندما يكون لديك بيانات لتدريب شبكتك العصبية ، وتقرر الميزات التي ستسمح لك بتقييم فعاليتها ، يمكنك البدء في اختيار طريقة لحل مشكلة العمل. تحدد هذه الطريقة سرعة ودقة نتيجة معالجة البيانات الأولية ، و "قابلية التعلم" للشبكة العصبية ، وفي النهاية ، فعاليتها / دقتها.
أسهل طريقة ، في هذه الحالة ، هي أن تأخذ شبكة عصبية جاهزة (أو بالأحرى مكتبة تسمح لك بتصميم وإنشاء شبكات عصبية) وتدريبها لحل مهمة عملك. هناك الكثير من هذه المكتبات: NeuroLab و ffnet و SciPy و TensorFlow و Scikit-Neural Network و Lasagne و pyrenn و NumPy و Spark MLlib و Scikit-Learn و Theano و PyTorch و Keras و Pandas وغيرها.

افكار اخيرة

الشبكات العصبية في طليعة التقنيات المتقدمة. يقول تقرير Gartner أنه في السنوات الأخيرة ، نما توظيف الشبكات العصبية في الأعمال التجارية بنسبة 270 ٪ ، ومن غير المرجح أن تتوقف العملية. توفر التكنولوجيا مزايا تنافسية كبيرة. إذا كنت تريد أن تكون جزءًا من الاتجاه وتنفذ الشبكات العصبية في عملك ، فيرجى الاتصال بنا وسنشارك التفاصيل حول كيفية القيام بذلك.

ردود الفعل من عملائنا

تطوير نظام بيئي معقد يعتمد على تقنية blockchain

هل لديك سؤال؟

اسمك *
بريدك الالكتروني *
رقم تليفونك
رسالتك
 

هل لديك أسئلة؟ يمكنك الكتابة لنا

Telegram

منذ عام 2015 نساعد على تقديم فكرتك إلى جودة المنتج.

اشترك في نشرتنا الإخبارية