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Wie Implementiert man Neuronale Netze in Unternehmen?

Inhaltsverzeichnis

#1. Was sind neuronale Netze?
#2. Fähigkeiten neuronaler Netze
#3. Einsatz neuronaler Netze im Unternehmen
#4. Wie können Sie NN in Ihrem Unternehmen implementieren?
#5. Abschließende Gedanken

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Alexander Safonov
Der Autor des Artikels

In den letzten fünfzehn Jahren haben sich neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANNs) von einer Entwurfstechnologie zum vielversprechendsten Werkzeug entwickelt, das alle menschlichen Aktivitätsprozesse verfeinern kann, von der Logistikoptimierung und Bedarfsprognose bis hin zum Zeichnen von Gemälden und Schachspielen. Die Experten behaupten, dass der globale Markt für neuronale Netze von 14,35 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 152,61 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen wird. Die CAGR wird jährlich 26,7 % erreichen. Regierungen und Unternehmen verstehen die Vorteile der ANNs und streben danach, sie zu implementieren, ihre Prozesse zu optimieren und Wettbewerber zu übertreffen.

In diesem Artikel erfahren Sie, was neuronale Netze sind und wie sie Ihrem Unternehmen helfen können. Außerdem erhalten Sie Anleitungen zur Implementierung neuronaler Netze in die Geschäftsprozesse Ihres Unternehmens oder Unternehmens.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze (NNs) sind eine der Optionen für künstliche Intelligenz; Diese Algorithmen können nämlich die menschliche Gehirnaktivität imitieren. Neuronale Netze verwenden einzigartige mathematische Modelle, um die Struktur, Verbindung und Funktionen menschlicher Gehirnneuronen menschlicher Gehirnneuronen zu reproduzieren. Daher kann der Computer lernen und Schlussfolgerungen ziehen. Diese Netzwerke können Algorithmen und Formeln folgen oder ihre früheren Erfahrungen nutzen.

Normalerweise hat die Architektur eines neuronalen Netzwerks drei oder mehr Einheiten: Eingabe, Ausgabe und eine oder mehrere verborgene Einheiten. Darüber hinaus verfügt jede Einheit über künstliche Neuronen (Rechenblöcke). Jedes digitale Neuron verarbeitet Eingabeeinheitsdaten, führt einfache Berechnungen durch und leitet sie an ein anderes Neuron weiter.

Die typischste neuronale Netzwerkarchitektur

Die typischste neuronale Netzwerkarchitektur
Diese drei (oder mehr) Schichten von NNs ahmen die wesentlichen Elemente des menschlichen Gehirns nach und führen alle möglichen parallelen Berechnungen durch, um einen Y-Wert oder eine Reihe von Y-Werten für X-Werte vorherzusagen (viel schneller und genauer als unser Gehirn).
  • Es funktioniert ähnlich Dendriten im menschlichen Gehirn. Es ist ein Datensatz in künstlichen neuronalen Netzen zur Erstellung von Prognosen.
  • Versteckte Einheit. Diese Schicht ähnelt dem Zellkörper; es sitzt zwischen den Ein- und Ausgabeeinheiten, wie die synaptischen Verbindungen im Gehirn. In NNs arbeiten die künstlichen Neuronen in der verborgenen Einheit mit den Daten, die von den vorherigen Schichten basierend auf dem synaptischen Gewicht transformiert wurden, das die Amplitude oder Stärke der Verbindung zwischen Knoten darstellt.
  • Die auf diese Daten angewendete Übertragungsfunktion erzeugt das Ergebnis. Das werden Sie und Ihre Kunden sehen; die endgültige Prognose der NNs.
Ein neuronales Netzwerk nimmt einen riesigen Datensatz, zerlegt ihn in winzige Fragmente und verteilt sie an die Einheiten. Künstliche Neuronen empfangen die Stücke und verarbeiten sie irgendwie (noch niemand versteht wie) und geben dann das Ergebnis aus. Es wird die Qualität des Ergebnisses berücksichtigen; Das Netzwerk verwirft schlechte Ergebnisse und Berechnungen, während qualitativ gute dem Netzwerk helfen, zu lernen und sich zu verbessern. Daher reduziert das neuronale Netzwerk falsches Rechnen und vermehrt richtiges, wodurch Fehler minimiert werden.

Das Lernprozessschema eines neuronalen Netzes

Das Lernprozessschema eines neuronalen Netzes. Quelle

Grundsätzlich ist der Lernprozess künstlicher neuronaler Netze ähnlich wie Kinder lernen, nämlich versuchen und scheitern (manchmal hilft der Lehrer, die Qualität des Ergebnisses zu verstehen). Die Algorithmen von NNs wählen nach dem Zufallsprinzip verschiedene Lösungen aus, um die effizienteste zu finden, und verfeinern sie dann, bis sie eine akzeptable Leistung erreichen.

Fähigkeiten neuronaler Netze

Theoretisch können neuronale Netze jede Aufgabe lösen, wenn Sie genügend tatsächliche Daten oder Ressourcen für Synth-Daten haben, um sie zu unterrichten.

Selbstorganisation. Neuronale Netze können riesige Datenmengen gruppieren und klassifizieren; Daher sind sie ein perfektes Werkzeug für komplexe Probleme, die eine Anordnung und Strukturierung von Daten erfordern.

Vorhersagen. Die Vorhersage verschiedener Prozesse: Wetter, Wechselkurse, Verkehr, Verkäufe, Behandlungseffizienz usw. ist die beliebteste Beschäftigung für neuronale Netze. NNs können riesige Datenmengen effizient verarbeiten, um ungewöhnliche Korrelationen zu prognostizieren und zu definieren. Darüber hinaus funktionieren neuronale Netze um ein Vielfaches schneller als Menschen, ein erheblicher Vorteil in Aktien- und Devisenhandelsmärkten.

Symbol- und Bilderkennung. Neuronale Netze können Daten verarbeiten und bestimmte Werte und Variablen extrahieren. Es ist perfekt zum Erkennen von Zeichen, Bildern, Musik, Videos und anderen. Neuronale Netze können statische Daten identifizieren und komplexe Modelle erstellen, um nach variablen Daten zu suchen, um beispielsweise Personen in meiner Gangart zu erkennen.

Sammeln und Analysieren von Informationen. Neuronale Netze können Daten effizient analysieren; Sie machen wertvolle Daten aus unverarbeiteten Parametern. Es kann nach bestimmten Mustern suchen, z. B. wann die Welt den nächsten Grippeausbruch auslöst, oder ein Foto von einem schwarzen Loch in unserer Galaxie machen (obwohl es hinter den Nebeln und Sternen verborgen ist).

Flexibles Lernen. Neuronale Netze führen nichtlineare und komplexe Interaktionen durch und nutzen frühere Erfahrungen wie Menschen; Daher können NNs lernen und sich an externe Bedingungen anpassen.

Fehlertoleranz. Der andere erhebliche Vorteil künstlicher Netze besteht darin, dass sie auch dann funktionieren, wenn ein oder mehrere KNNs ausfallen. Der Einsatz neuronaler Netze in kritischen Systemen, die rund um die Uhr störungsfrei funktionieren müssen, ist von Vorteil. Beispielsweise werden Geräte bei der Weltraumforschung unweigerlich versagen, NNs werden jedoch funktionieren.

Einsatz neuronaler Netze im Unternehmen

E-Commerce. Der vielversprechendste Sektor für die Implementierung neuronaler Netze in Unternehmen ist der E-Commerce. NNs helfen, den Umsatz zu steigern. Neuronale Netze ermöglichen intelligente Chatbots, Empfehlungssysteme, automatisierte Marketing-Tools, soziale Überwachungssysteme und viele andere.

Anständige Beispiele für die Implementierung neuronaler Netzwerke sind die Personalisierung von Empfehlungen bei Amazon, Walmart, Google Play und anderen Marktplätzen. Diese Systeme analysieren früheres Benutzerverhalten, Käufe und ähnliche Produkte wie die, die der Benutzer zuvor angesehen hat, und bieten die am besten geeigneten Empfehlungen und Rabatte für einen bestimmten Benutzer.

Auch PixelDTGAN ist ein bemerkenswertes Beispiel. Diese Anwendung ermöglicht es Verkäufern, Geld für Fotodienste zu sparen. Die neuronalen Netze von PixelDTGAN fotografieren automatisch die Kleidung der Models und erstellen Collagen für Online-Shop-Vitrinen. Die Verkäufer müssen nach PixelDTGAN NN nur die Fotogröße auf 64 * 64 ändern.

PixelDTGAN-Arbeitsbeispiele

PixelDTGAN-Arbeitsbeispiele

Einzelhandel. Neuronale Netze werden dieser Branche helfen, die Nachfrage zu prognostizieren. Darüber hinaus werden die Vorhersagen viel genauer sein als menschliche. Unternehmen sparen Einkäufe, Transportdienste und Lagerhaltung für Waren, für die die Nachfrage sinkt. Außerdem wird es die Verkaufsquote erhöhen, da die Käufer das Produkt bei Bedarf richtig bekommen.

Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz das Personal in Einzelhandelsgeschäften ersetzen, um diese zu optimieren. Der smarte Offline-Shop von Walmart in Levittown ist ein explizites Beispiel. Künstliche Intelligenz nutzt CCTV in Echtzeit, um bestimmte Produkte in den Regalen und ihr Verfallsdatum zu verfolgen. Darüber hinaus benachrichtigt Walmart AI die Verkäufer, wenn sie nachliefern müssen, und verhindert Diebstähle.

Finanzen und Banken. Neuronale Netze sagen die Märkte voraus und suchen nach Fundamentaldaten und anderen Mustern. Darüber hinaus identifizieren, prognostizieren und verhindern NNs Betrug. Beispielsweise hilft die Software SAS Real-Time Decision Manage Banken, eine Lösung für Unternehmen zu finden, ob sie einem bestimmten Kunden einen Kredit gewähren sollen, indem sie die Risiken und potenziellen Einnahmen analysiert. Finprophet setzt NN ein, um eine breitere Palette von Finanzinstrumenten wie Fiat-Währungen, Kryptowährungen, Aktien und Futures zu prognostizieren.

Der andere Fall des Einsatzes von neuronalen Netzwerken zur Verhinderung von Betrug. Die Bank hat KI entwickelt, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren und zu verhindern. Das künstliche neuronale Netzwerk verwendet eine riesige Datenbank mit Millionen von Benutzertransaktionen und zeigt hervorragende Ergebnisse.

Banken setzen neuronale Netze weitgehend ein, um sich wiederholende und häufige Aufgaben zu automatisieren; Daher verringern sie die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und beschleunigen den Prozess, da sich die Mitarbeiter auf andere Methoden konzentrieren können. Ernst&Young behauptete, den Aufwand für diese Aufgaben mit Hilfe des neuronalen Netzes um 50-70% zu minimieren. JPMorgan Chase verwendet künstliche neuronale Netze, um Daten zu sammeln und zu analysieren, KYC zu verfolgen und den Ablauf zu dokumentieren.

Sicherheit von Computersystemen. Neuronale Netze bekämpfen erfolgreich Online-Betrug, identifizieren und beseitigen bösartige Software und Spam, moderieren Inhalte und bekämpfen DDoS-Angriffe und andere Cyber-Bedrohungen. Beispielsweise findet und entfernt ICSP Neural von Symantec Viren und Zero-Day-Schwachstellen auf USB-Geräten. Außerdem bietet Shape Security (F5 Networks kaufte dieses Startup im Jahr 2019) mehrere Finanzlösungen zur Optimierung und zum Schutz von Anwendungen, insbesondere wenn das Unternehmen Hybrid- oder Cloud-Speicher benötigt.

Sicherheitslösungen vor Betrug schützen

Sicherheitslösungen vor Betrug schützen. Quelle

Versicherung. Versicherungsunternehmen setzen neuronale Netze ein, um zukünftige Verlustquoten und Bonusanpassungen zu prognostizieren und Betrugsanforderungen zu identifizieren. Allstate ist ein bestehendes Beispiel; Sie nutzen KI, um unfallgefährdete Fahrer zu identifizieren und entsprechende Gebühren zu erheben.

Logistik. Neuronale Netze können alles vom Verpacken bis zum Liefern. Sie eignen sich insbesondere perfekt, um Produkte per Foto oder Video zu zählen, die beste Route zu ermitteln, die Montagelinie auszubalancieren, Arbeitsplätze je nach Können und Erfahrung zuzuweisen und einen Defekt in der Produktionslinie zu finden.

Beispielsweise ermöglicht Wise Systems dem Benutzer, die Route zu planen, zu verfolgen und den Lieferpfad in Echtzeit mit dem Prognosetool anzupassen. ETA Windward Maritime AI von FourKites nutzt neuronale Netze, um Transportrouten zu optimieren und den Liefertermin vorherzusagen.

ETA Windward Maritime AI™ ist eine Lösung für künstliche Intelligenz, die Verladern, Spediteuren und 3PL die genaueste geschätzte Ankunftszeit für 100 % des Schiffstransports auf jeder Route weltweit liefert

ETA Windward Maritime AI™ ist eine Lösung für künstliche Intelligenz, die Verladern, Spediteuren und 3PL die genaueste geschätzte Ankunftszeit für 100 % des Schiffstransports auf jeder Route weltweit liefert. Quelle

Gesundheitsvorsorge. Neuronale Netze können Krankheitsanzeichen aus Röntgenbildern, Blutanalysen etc. erkennen, Personalarbeit organisieren, die Kommunikation mit Kunden erleichtern, Verfallsdatum und Lagerzustand von Medikamenten nachverfolgen und Medikamente entwickeln.

Die künstliche Intelligenz von IBM Watson ist die bekannteste neuronale Netzwerklösung im Gesundheitswesen. Sie verbrachten zwei Jahre damit, es für die eigentliche Beschäftigung auszubilden. Das System erhielt Millionen von Seiten aus akademischen Zeitschriften, Gesundheitskarten und anderen Dokumenten. IBM Watson kann auf die Diagnose hinweisen und das beste Behandlungsschema entsprechend den Beschwerden und der Anamnese des Patienten anbieten.

Wie Watson arbeitet

Wie Watson arbeitet. Quelle

Autoindustrie. Trotz Optimierung und Automatisierung helfen neuronale Netze, Autopiloten zu erstellen. Beispielsweise setzt Tesla NNs ein, um Straßenmarkierungen und Hindernisse zu erkennen und sichere Routen zu planen.

Der Anblick des Tesla-Autopiloten

Der Anblick des Tesla-Autopiloten. Quelle

Online-Kinos und Video-Streaming. Neuronale Netzwerke erstellen Empfehlungslisten auf YouTube basierend auf Ihren früheren Ansichten und Reaktionen (Dauer, Likes, Abonnement, Kommentare, Hinzufügen zu Favoriten usw.). Netflix verwendet ein ähnliches NN und eine Lösung zur Verbesserung der Videoqualität; Wenn Ihre Verbindung schlecht ist, analysiert die KI jede Szene, komprimiert sie und liefert ein hochwertiges Bild.

Call-Center. Künstliche neuronale Netze klassifizieren und verteilen Kundenanfragen perfekt und ermöglichen Sprach- und Chatbots, mit Kunden wie Menschen zu kommunizieren. Wenn Sie eine Nachricht senden oder den technischen Support anrufen, analysiert das neuronale Netzwerk die Daten (Text, Kontext, Bild, Ton) und bietet eine Lösung für Ihr Problem.

Wie können Sie NN in Ihrem Unternehmen implementieren?

Der Implementierungsprozess von neuronalen Netzwerklösungen im Unternehmen
Der Implementierungsprozess von neuronalen Netzwerklösungen im Unternehmen. Quelle
Der Integrationsprozess künstlicher Intelligenz auf neuronalen Netzen in ein Unternehmen erfordert Daten, Merkmale und Algorithmen.
  1. Daten. Das Einlernen eines neuronalen Netzes erfordert enorme Datenmengen. Um beispielsweise ein Netzwerk vorzubereiten, um Personen auf Fotos zu erkennen oder Container in einem Lager zu zählen, müssen viele Bilder von Personen oder Lagern mit Containern bereitgestellt werden. Daher fragt der Entwickler den Kunden, ob er den Datensatz hat oder sammeln kann. Sie können Daten kaufen oder synthetisieren, wenn es keine solche Möglichkeit gibt: Je mehr Daten, desto besser.Das Geschäftsziel bestimmt die Menge der erforderlichen Daten. Wenn Sie ein System zur Identifizierung von E-Mails (Spam, Kunden, Partner usw.) wünschen, benötigen Sie Hunderttausende von E-Mails. Wenn Sie ein System benötigen, um die rationelle Verteilung der Belegschaft zu steuern, benötigen Sie Daten über die Mitarbeiter und ihre Leistung auf allen ihren Positionen. Angenommen, Sie benötigen ein Empfehlungssystem für einen Online-Shop. In diesem Fall benötigen Sie Daten zu vergangenen Einkäufen, zum Verhalten auf der Website und zu Reaktionen für den einzelnen Benutzer, Ihr Geschäft und den Markt, um Trends zu empfehlen.
Kurz gesagt, Sie benötigen zuerst Daten, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren und dann ein neuronales Netzwerk in ein Geschäft oder Unternehmen zu integrieren. Und es gibt zwei Regeln, die Sie beim Sammeln dieser Daten befolgen müssen:
  • Je mehr, desto besser – es fördert den Lernprozess und erhöht die Genauigkeit und Effizienz des neuronalen Netzwerks.
  • Müll am Eingang sorgt für Müll am Ausgang. Sie müssen qualitativ hochwertige, relevante und möglichst vollständige Daten verwenden.
  1. Eigenschaften. Der nächste wesentliche Schritt der Integration von neuronalen Netzwerken in Geschäftsprozesse sind die Merkmale, Kriterien oder Indikatoren, die es dem neuronalen Netzwerk ermöglichen, die Effizienz seiner Arbeit zu verfolgen und sich so weiterzuentwickeln. Beispielsweise können KI-Lösungen im E-Commerce die Anzahl und Häufigkeit von Einkäufen, durchschnittliche Überprüfungen usw. als Erfolgsindikator verwenden, der zeigt, wie effizient das System mit den Verbrauchern interagiert.In einer perfekten Welt verfolgt ein neuronales Netzwerk die Daten in Echtzeit, um zu verstehen, was den Käufer zum Kauf oder Verlassen der Website veranlasst. Außerdem ist es wichtig, die oben genannten Regeln zu Garbage-Daten und -Volumes zu befolgen.
  2. Algorithmen. Wenn Sie die Daten zum Trainieren Ihres neuronalen Netzwerks haben und sich für die Funktionen entschieden haben, mit denen Sie seine Effektivität bewerten können, können Sie damit beginnen, eine Methode zur Lösung des Geschäftsproblems auszuwählen. Dieses Verfahren bestimmt die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Ergebnisses der anfänglichen Datenverarbeitung, die "Lernbarkeit" des neuronalen Netzwerks und letztendlich seine Effektivität/Genauigkeit.
In diesem Fall ist es am einfachsten, ein vorgefertigtes neuronales Netz (oder besser gesagt eine Bibliothek, mit der Sie neuronale Netze modellieren und erstellen können) zu nehmen und es für die Lösung Ihrer Geschäftsaufgabe zu trainieren. Es gibt viele solcher Bibliotheken: NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network, Lasagne, pyrenn, NumPy, Spark MLlib, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas und andere.

Abschließende Gedanken

Neuronale Netze gehören zu den Vorreitern fortschrittlicher Technologien. Der Gartner-Bericht besagt, dass der Einsatz von neuronalen Netzwerken in der Wirtschaft in den letzten Jahren um 270 % gestiegen ist und dieser Prozess wahrscheinlich nicht aufhören wird. Die Technologie bietet erhebliche Wettbewerbsvorteile. Wenn Sie Teil des Trends sein und neuronale Netze in Ihrem Unternehmen implementieren möchten, kontaktieren Sie uns bitte, und wir teilen Ihnen Einzelheiten dazu mit.

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Entwicklung eines komplexen Ökosystems auf Basis der Blockchain-Technologie.

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