¿Cómo Implementar Redes Neuronales en Negocios y Empresas?

En los últimos quince años, las redes neuronales (redes neuronales artificiales, ANN) se desarrollaron desde un borrador de tecnología hasta la herramienta más prometedora que puede sofisticar todos los procesos de la actividad humana, desde la optimización logística y el pronóstico de la demanda hasta dibujar pinturas y jugar al ajedrez. Los expertos afirman que el mercado global de redes neuronales crecerá de $14,350 millones en 2020 a $152,610 millones en 2030. La CAGR alcanzará el 26,7 % anual. Los gobiernos y las empresas entienden las ventajas de las ANN y se esfuerzan por implementarlas, optimizar sus procesos y superar a la competencia.

Este artículo le dirá qué son las redes neuronales y cómo pueden ayudar a su negocio. Asimismo, brindará instrucciones sobre cómo implementar redes neuronales en los procesos de negocio de su empresa o emprendimiento.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales (NN) son una de las opciones de inteligencia artificial; es decir, estos algoritmos pueden imitar la actividad del cerebro humano. Las redes neuronales emplean modelos matemáticos únicos para reproducir la estructura, la interconexión y las funciones de las neuronas del cerebro humano. Por lo tanto, la computadora puede aprender y sacar conclusiones. Estas redes pueden seguir algoritmos y fórmulas o utilizar su experiencia anterior.

Por lo general, la arquitectura de una red neuronal tiene tres o más unidades: entrada, salida y una o más unidades ocultas. Además, cada unidad tiene neuronas artificiales (bloques de cómputo). Cada neurona digital procesa los datos de la unidad de entrada, realiza una computación sencilla y la pasa a otra neurona.

Estas tres (o más) capas de NN imitan lo esencial del cerebro humano, realizando todo tipo de cálculos paralelos para predecir algún valor de Y o un conjunto de valores de Y para valores de X (mucho más rápido y más preciso que nuestro cerebro).

• Funciona igualmente dendritas en el cerebro humano. Es un conjunto de datos en redes neuronales artificiales para hacer pronósticos.
• Unidad oculta. Esta capa es similar al cuerpo celular; se encuentra entre las unidades de entrada y salida, como las conexiones sinápticas en el cerebro. En las NN, la unidad oculta es donde las neuronas artificiales trabajan con los datos transformados por las capas anteriores en función del peso sináptico, que representa la amplitud o fuerza de la conexión entre nodos.
• Producción. La función de transferencia aplicada a estos datos crea el resultado. Esto es lo que verán usted y sus clientes; el pronóstico final hecho por NNs.

Una red neuronal toma un conjunto de datos masivo, lo divide en pequeños fragmentos y los distribuye a las unidades. Las neuronas artificiales reciben las piezas y de alguna manera las procesan (nadie todavía entiende cómo), luego dan el resultado. Tendrá en cuenta la calidad del resultado; la red descarta los resultados y la computación deficientes, mientras que los de buena calidad ayudan a la red a aprender y mejorar. Por lo tanto, la red neuronal reduce los errores de cálculo y aumenta los correctos, minimizando así los errores.

Básicamente, el proceso de aprendizaje de las redes neuronales artificiales es similar a cómo aprenden los niños, es decir, prueban y fallan (a veces el maestro ayudará a comprender la calidad del resultado). Los algoritmos de NN eligen aleatoriamente varias soluciones para encontrar la más eficiente y luego la sofistican hasta que alcanza un rendimiento aceptable.

Capacidades de las redes neuronales

Teóricamente, las redes neuronales pueden resolver cualquier tarea si tiene suficientes datos o recursos reales para que los datos del sintetizador les enseñen.

Auto arreglo. Las redes neuronales pueden agrupar y clasificar volúmenes masivos de datos; por lo tanto, son una herramienta perfecta para problemas complejos que requieren ordenar y estructurar datos.

Predicciones Predecir varios procesos: clima, tipos de cambio, tráfico, ventas, eficiencia del tratamiento, etc., es el empleo más popular para las redes neuronales. Las NN pueden procesar de manera eficiente volúmenes de datos masivos para pronosticar y definir correlaciones inusuales. Además, las redes neuronales funcionan varias veces más rápido que las personas, una ventaja significativa en los mercados bursátiles y de divisas.

Reconocimiento de símbolos e imágenes. Las redes neuronales pueden procesar datos y extraer valores y variables específicos. Es perfecto para reconocer señales, imágenes, música, videos y otros. Las redes neuronales pueden identificar datos estáticos y crear modelos complejos para buscar datos variables, por ejemplo, para detectar personas en mi forma de caminar.

Recopilación y análisis de información. Las redes neuronales pueden analizar datos de manera eficiente; generan datos valiosos a partir de parámetros no procesados. Puede buscar patrones particulares, como cuándo comenzará el brote de influenza en el mundo, u obtener una foto de un agujero negro en nuestra galaxia (aunque esté oculto detrás de las nebulosas y las estrellas).

Aprendizaje flexible. Las redes neuronales realizan interacciones no lineales y complejas y utilizan experiencias anteriores como los humanos; por lo tanto, los NN pueden aprender y adaptarse a las condiciones externas.

Tolerancia a fallos. La otra ventaja considerable de las redes artificiales es que funcionan incluso si una o varias ANN fallan. Es beneficioso emplear redes neuronales en sistemas críticos que deben funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin fallas. Por ejemplo, el equipo inevitablemente fallará en la exploración espacial, pero las NN funcionarán.

Empleo de redes neuronales en los negocios

comercio electrónico. El sector más prometedor de implementación de redes neuronales en los negocios es el comercio electrónico; Los NN ayudan a aumentar las ventas. Las redes neuronales permiten chatbots inteligentes, sistemas de recomendación, herramientas de marketing automatizadas, sistemas de seguimiento social y muchos otros.

Ejemplos decentes de implementación de redes neuronales son la personalización de recomendaciones en Amazon, Walmart, Google Play y otros mercados. Estos sistemas analizan el comportamiento del usuario anterior, las compras y productos similares a los que el usuario vio anteriormente y brindan las recomendaciones y los descuentos más apropiados para un usuario en particular.

PixelDTGAN también es un ejemplo notable. Esta aplicación permite a los vendedores ahorrar dinero en servicios de fotografía. Las redes neuronales PixelDTGAN fotografían automáticamente la ropa de las modelos y crean collages para exhibiciones de tiendas en línea. Los vendedores solo tienen que cambiar el tamaño de la foto a 64 * 64 después de PixelDTGAN NN.

Venta minorista. Las redes neuronales ayudarán a esta industria a pronosticar la demanda. Además, los pronósticos serán mucho más precisos que los humanos. Las empresas ahorrarán en compras, servicios de transporte y almacenamiento de bienes cuya demanda caerá. Además, aumentará el índice de ventas ya que los compradores obtendrán el producto correcto cuando sea necesario.

Además, la inteligencia artificial puede reemplazar al personal en las tiendas minoristas para optimizarlas. La tienda fuera de línea inteligente de Walmart en Levittown es un ejemplo explícito. La inteligencia artificial emplea CCTV en tiempo real para rastrear productos particulares en los estantes y su fecha de vencimiento. No solo eso, sino que Walmart AI notifica a los vendedores cuando tienen que reabastecerse y evita robos.

Finanzas y banca. Las redes neuronales predicen los mercados y buscan fundamentos y otros patrones. Además, las NN identifican, predicen y previenen el fraude. Por ejemplo, el software SAS Real-Time Decision Manage ayuda a los bancos a encontrar una solución para que las empresas emitan un préstamo a un cliente en particular mediante el análisis de los riesgos y los ingresos potenciales. Finprophet emplea NN para pronosticar una gama más amplia de instrumentos financieros como monedas fiduciarias, criptomonedas, acciones y futuros.

El otro caso de empleo de redes neuronales para la prevención del fraude. El banco creó IA para identificar y prevenir transacciones fraudulentas. La red neuronal artificial utiliza una base de datos masiva con millones de transacciones de usuarios y muestra excelentes resultados.

Los bancos emplean ampliamente redes neuronales para automatizar tareas repetitivas y frecuentes; por lo tanto, reducen la posibilidad de errores humanos e impulsan el proceso, ya que el personal puede concentrarse en otros métodos. Ernst&Young afirmó minimizar los gastos de estas tareas en un 50-70 % con la ayuda de la red neuronal. JPMorgan Chase utiliza redes neuronales artificiales para recopilar y analizar datos, seguir KYC y documentar el flujo.

Seguridad de los sistemas informáticos. Las redes neuronales combaten con éxito el fraude en línea, identifican y eliminan el software malicioso y el spam, moderan el contenido y combaten los ataques DDoS y otras ciberamenazas. Por ejemplo, ICSP Neural de Symantec encuentra y elimina virus y vulnerabilidades de día cero en dispositivos USB. Además, Shape Security (F5 Networks compró esta startup en 2019) ofrece varias soluciones financieras para optimizar y proteger aplicaciones, especialmente si la organización requiere almacenamiento híbrido o en la nube.

Seguro. Las compañías de seguros emplean redes neuronales para pronosticar índices de pérdidas futuros y ajustes de bonificación e identificar requisitos de fraude. Allstate es un ejemplo existente; utilizan la IA para identificar a los conductores propensos a los accidentes y cobran las tarifas correspondientes.

Logística. Las redes neuronales pueden hacer de todo, desde empacar hasta entregar. En particular, son perfectos para contar productos por foto o video, determinar la mejor ruta, equilibrar la línea de montaje, asignar lugares de trabajo según las habilidades y la experiencia, y encontrar un defecto en la línea de producción.

Por ejemplo, Wise Systems le permite al usuario planificar la ruta, rastrearla y ajustar la ruta de entrega en tiempo real con la herramienta de pronóstico. ETA Windward Maritime AI de FourKites utiliza redes neuronales para optimizar las rutas de transporte y pronosticar la fecha de entrega.

Cuidado de la salud. Las redes neuronales pueden reconocer los signos de enfermedad a partir de radiografías, análisis de sangre, etc., organizar el trabajo del personal, facilitar la comunicación con los clientes, rastrear la fecha de vencimiento y el estado de almacenamiento de los medicamentos y desarrollar medicamentos.

La inteligencia artificial de IBM Watson es la solución de red neuronal más famosa de la atención médica. Pasaron dos años entrenándolo para el empleo real. El sistema recibió millones de páginas de revistas académicas, tarjetas médicas y otros documentos. IBM Watson puede insinuar el diagnóstico y ofrecer el mejor esquema de tratamiento de acuerdo con las quejas y la anamnesis del paciente.

Industria automotriz. A pesar de la optimización y la automatización, las redes neuronales ayudan a crear pilotos automáticos. Por ejemplo, Tesla emplea NN para reconocer marcas viales y obstáculos y planificar rutas seguras.

Cines online y streaming de vídeo. Las redes neuronales elaboran listas de recomendaciones en YouTube en función de sus vistas y reacciones anteriores (duración, me gusta, suscripción, comentarios, agregar a favoritos, etc.). Netflix emplea un NN similar y una solución para mejorar la calidad del video; si su conexión es deficiente, la IA analiza cada escena, la comprime y proporciona una imagen de calidad.

Centros de llamadas. Las redes neuronales artificiales clasifican y distribuyen perfectamente las consultas de los clientes y permiten que la voz y los chatbots se comuniquen con los clientes como humanos. Si envía un mensaje o llama al soporte técnico, la red neuronal analiza los datos (texto, contexto, imagen, sonidos) y proporciona una solución para su problema.

¿Cómo implementar NN en tu negocio?

El proceso de integración de inteligencia artificial en redes neuronales en una empresa requiere datos, características y algoritmos.

Datos. Enseñar una red neuronal requiere volúmenes de datos masivos. Por ejemplo, para preparar una red para reconocer personas en fotos o contar contenedores en un almacén, es necesario proporcionar muchas imágenes de personas o almacenes con contenedores. Por lo tanto, el desarrollador le pregunta al cliente si tiene el conjunto de datos o si puede recopilarlo. Pueden comprar o sintetizar datos si no existe tal oportunidad: cuantos más datos, mejor.

El objeto social determinará el conjunto de datos necesarios. Si desea un sistema para identificar correos electrónicos (spam, clientes, socios, etc.), necesitará cientos de miles de correos electrónicos. Si necesita un sistema para controlar la distribución racional de la fuerza laboral, necesita datos sobre los empleados y su desempeño en todos sus puestos. Supongamos que requiere un sistema de recomendación para una tienda en línea. En ese caso, necesitará datos sobre compras anteriores, el comportamiento del sitio y las reacciones del usuario individual, su tienda y el mercado para recomendar tendencias.

En resumen, primero necesitará datos para entrenar una red neuronal y luego para integrar una red neuronal en un negocio o empresa. Y hay dos reglas que debe seguir al recopilar estos datos:

• Cuanto más, mejor: impulsará el proceso de aprendizaje y aumentará la precisión y eficiencia de la red neuronal.
• Basura en la entrada proporciona basura en la salida. Debe utilizar datos de calidad, relevantes y lo más completos posible.

Características. El siguiente paso esencial de la integración de redes neuronales a los procesos de negocio son las características, criterios o indicadores que permiten a la red neuronal rastrear la eficiencia de su trabajo y así desarrollarse. Por ejemplo, las soluciones de IA en el comercio electrónico pueden tomar el número y la frecuencia de las compras, el promedio de cheques, etc., como el indicador de éxito que mostrará la eficiencia con la que el sistema interactúa con los consumidores.

En un mundo perfecto, una red neuronal rastreará los datos en tiempo real para comprender qué lleva al comprador a comprar o abandonar el sitio web. Además, es crucial seguir las reglas anteriores sobre datos y volúmenes basura.
Algoritmos. Cuando tenga los datos para entrenar su red neuronal y haya decidido las características que le permitirán evaluar su efectividad, puede comenzar a elegir un método para resolver el problema comercial. Este método determina la velocidad y la precisión del resultado del procesamiento inicial de datos, la "enseñabilidad" de la red neuronal y, en última instancia, su eficacia/precisión.

La forma más fácil, en este caso, es tomar una red neuronal lista para usar (o más bien una biblioteca que le permita modelar y crear redes neuronales) y entrenarla para resolver su tarea comercial. Hay muchas bibliotecas de este tipo: NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network, Lasagne, pyrenn, NumPy, Spark MLlib, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas y otras.

Pensamientos finales

Las redes neuronales están a la vanguardia de las tecnologías avanzadas. El informe de Gartner dice que en los últimos años, el empleo de redes neuronales en los negocios creció un 270% , y es poco probable que el proceso cese. La tecnología proporciona considerables ventajas competitivas. Si desea ser parte de la tendencia e implementar redes neuronales en su negocio, contáctenos y le compartiremos detalles sobre cómo hacerlo.