Comment Mettre en œuvre des Réseaux de Neurones dans les Entreprises?

Au cours des quinze dernières années, les réseaux de neurones (réseaux de neurones artificiels, RNA) sont passés d'une ébauche de technologie à l'outil le plus prometteur capable de sophistiquer tous les processus de l'activité humaine, de l'optimisation de la logistique et de la prévision de la demande au dessin de peintures et au jeu d'échecs. Les experts affirment que le marché mondial des réseaux de neurones passera de 14,35 milliards de dollars en 2020 à 152,61 milliards de dollars d'ici 2030. Le TCAC atteindra 26,7 % par an. Les gouvernements et les entreprises comprennent les avantages des RNA et s'efforcent de les mettre en œuvre, d'optimiser leurs processus et de surpasser leurs concurrents.

Cet article explique ce que sont les réseaux de neurones et comment ils peuvent aider votre entreprise. En outre, il fournira des instructions sur la façon de mettre en œuvre des réseaux de neurones dans les processus commerciaux de votre entreprise ou de votre entreprise.

Que sont les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones (NN) sont l'une des options de l'intelligence artificielle ; à savoir, ces algorithmes peuvent imiter l'activité cérébrale humaine. Les réseaux de neurones utilisent des modèles mathématiques uniques pour reproduire la structure, l'interconnexion et les fonctions des neurones du cerveau humain. Par conséquent, l'ordinateur peut apprendre et tirer des conclusions. Ces réseaux peuvent suivre des algorithmes et des formules ou utiliser leur expérience antérieure.

Habituellement, l'architecture d'un réseau de neurones comporte trois unités ou plus : entrée, sortie et une ou plusieurs unités cachées. De plus, chaque unité possède des neurones artificiels (blocs de calcul). Chaque neurone numérique traite les données de l'unité d'entrée effectue un calcul simple et les transmet à un autre neurone.

Ces trois couches (ou plus) de NN imitent l'essentiel du cerveau humain, effectuant toutes sortes de calculs parallèles pour prédire une valeur Y ou un ensemble de valeurs Y pour des valeurs X (beaucoup plus rapides et plus précises que notre cerveau).

• Il fonctionne de la même manière que les dendrites dans le cerveau humain. Il s'agit d'un ensemble de données dans des réseaux de neurones artificiels permettant de faire des prévisions.
• Unité cachée. Cette couche est similaire au corps cellulaire ; il se situe entre les unités d'entrée et de sortie, comme les connexions synaptiques dans le cerveau. Dans les NN, l'unité cachée est l'endroit où les neurones artificiels travaillent avec les données transformées par les couches précédentes en fonction du poids synaptique, qui représente l'amplitude ou la force de la connexion entre les nœuds.
• La fonction de transfert appliquée à ces données crée le résultat. C'est ce que vous et vos clients verrez ; la prévision finale faite par les NN.

Un réseau de neurones prend un ensemble de données massif, le divise en minuscules fragments et les distribue aux unités. Des neurones artificiels reçoivent les morceaux et les traitent d'une manière ou d'une autre (personne ne comprend encore comment), puis donnent le résultat. Il tiendra compte de la qualité du résultat; le réseau rejette les mauvais résultats et l'informatique, tandis que ceux de bonne qualité aident le réseau à apprendre et à s'améliorer. Par conséquent, le réseau de neurones réduit les erreurs de calcul et augmente les bonnes, minimisant ainsi les erreurs.

Fondamentalement, le processus d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels est similaire à la façon dont les enfants apprennent, à savoir essayer et échouer (parfois l'enseignant aidera à comprendre la qualité du résultat). Les algorithmes NNs sélectionnent au hasard diverses solutions pour trouver la plus efficace, puis la perfectionnent jusqu'à ce qu'elle atteigne une performance acceptable.

Capacités des réseaux de neurones

Théoriquement, les réseaux de neurones peuvent résoudre n'importe quelle tâche si vous disposez de suffisamment de données ou de ressources réelles pour que les données de synthèse puissent les enseigner.

Auto-arrangement. Les réseaux de neurones peuvent regrouper et classer des volumes de données massifs ; par conséquent, ils sont un outil parfait pour les problèmes complexes qui nécessitent d'organiser et de structurer les données.

Prédictions. Prédire divers processus : météo, taux de change, trafic, ventes, efficacité de traitement, etc., est l'emploi le plus populaire pour les réseaux de neurones. Les réseaux réseau peuvent traiter efficacement des volumes de données massifs pour prévoir et définir des corrélations inhabituelles. De plus, les réseaux de neurones fonctionnent plusieurs fois plus vite que les humains, un avantage significatif sur les marchés des actions et des devises.

Reconnaissance de symboles et d'images. Les réseaux de neurones peuvent traiter des données et extraire des valeurs et des variables spécifiques. Il est parfait pour reconnaître des signes, des images, de la musique, des vidéos et autres. Les réseaux de neurones peuvent identifier des données statiques et créer des modèles complexes pour rechercher des données variables, par exemple, pour détecter des personnes dans ma manière de marcher.

Collecte et analyse des informations. Les réseaux de neurones peuvent analyser efficacement les données ; ils fabriquent des données précieuses à partir de paramètres non traités. Il peut rechercher des modèles particuliers, comme le moment où le monde commencera l'épidémie de grippe suivante, ou obtenir une photo d'un trou noir dans notre galaxie (même s'il est caché derrière les nébuleuses et les étoiles).

Apprentissage flexible. Les réseaux de neurones effectuent des interactions non linéaires et complexes et utilisent des expériences antérieures comme les humains ; par conséquent, les RN peuvent apprendre et s'adapter aux conditions extérieures.

Tolérance aux pannes. L'autre avantage considérable des réseaux artificiels est d'être performant même en cas de défaillance d'un ou plusieurs ANN. L'utilisation de réseaux de neurones dans des systèmes critiques qui doivent fonctionner 24h/24 et 7j/7 sans défaillance est bénéfique. Par exemple, l'équipement échouera inévitablement dans l'exploration spatiale, mais les NN fonctionneront.

Utiliser les réseaux de neurones en entreprise

commerce électronique. Le secteur le plus prometteur de la mise en œuvre de réseaux de neurones dans les entreprises est le commerce électronique ; Les NN aident à augmenter les ventes. Les réseaux de neurones permettent des chatbots intelligents, des systèmes de recommandation, des outils de marketing automatisés, des systèmes de veille sociale et bien d'autres.

Des exemples décents de mise en œuvre de réseaux de neurones sont la personnalisation des recommandations chez Amazon, Walmart, Google Play et d'autres marchés. Ces systèmes analysent le comportement des anciens utilisateurs, les achats et les produits similaires à ceux que l'utilisateur a consultés précédemment et fournissent les recommandations et les remises les plus appropriées pour un utilisateur particulier.

PixelDTGAN est également un exemple remarquable. Cette application permet aux vendeurs d'économiser des fonds sur les services de photographie. Les réseaux de neurones PixelDTGAN photographient automatiquement les vêtements des modèles et créent des collages pour les vitrines des boutiques en ligne. Les vendeurs n'ont qu'à changer la taille de la photo en 64*64 après PixelDTGAN NN.

Détail. Les réseaux de neurones aideront cette industrie à prévoir la demande. De plus, les prévisions seront beaucoup plus précises que les prévisions humaines. Les entreprises économiseront sur les achats, les services de transport et l'entreposage des biens dont la demande diminuera. En outre, cela augmentera le ratio des ventes puisque les acheteurs obtiendront le bon produit en cas de besoin.

De plus, l'intelligence artificielle peut remplacer le personnel des magasins de détail pour les optimiser. La boutique hors ligne intelligente de Walmart à Levittown en est un exemple explicite. L'intelligence artificielle utilise la vidéosurveillance en temps réel pour suivre des produits particuliers sur les étagères et leur date d'expiration. Non seulement cela, mais Walmart AI informe les vendeurs lorsqu'ils doivent se réapprovisionner et empêche les vols.

Finances et banque. Les réseaux de neurones prédisent les marchés et recherchent les fondamentaux et d'autres modèles. De plus, les RN identifient, prédisent et préviennent la fraude. Par exemple, le logiciel SAS Real-Time Decision Manage aide les banques à trouver une solution pour les entreprises quant à l'octroi d'un prêt à un client particulier en analysant les risques et les revenus potentiels. Finprophet utilise NN pour prévoir une gamme plus large d'instruments financiers tels que les monnaies fiduciaires, les crypto-monnaies, les actions et les contrats à terme.

L'autre cas de l'emploi de réseaux de neurones pour prévenir la fraude. La banque a créé l'IA pour identifier et prévenir les transactions frauduleuses. Le réseau de neurones artificiels utilise une base de données massive avec des millions de transactions d'utilisateurs et affiche d'excellents résultats.

Les banques utilisent largement les réseaux de neurones pour automatiser les tâches répétitives et fréquentes ; par conséquent, ils réduisent le risque d'erreurs humaines et stimulent le processus puisque le personnel peut se concentrer sur d'autres méthodes. Ernst&Young a affirmé avoir minimisé les dépenses liées à ces tâches de 50 à 70 % à l'aide du réseau de neurones. JPMorgan Chase utilise des réseaux de neurones artificiels pour collecter et analyser des données, suivre KYC et documenter le flux.

Sécurité des systèmes informatiques. Les réseaux de neurones combattent avec succès la fraude en ligne, identifient et éliminent les logiciels malveillants et les spams, modèrent le contenu et combattent les attaques DDoS et autres cybermenaces. Par exemple, ICSP Neural de Symantec détecte et supprime les virus et les vulnérabilités du jour zéro sur les périphériques USB. Aussi, Shape Security (F5 Networks a racheté cette startup en 2019) propose plusieurs solutions financières pour optimiser et protéger les applications, notamment si l'organisation a besoin d'un stockage hybride ou cloud.

Assurance. Les compagnies d'assurance utilisent des réseaux de neurones pour prévoir les ratios de sinistres futurs et les ajustements de bonus et identifier les exigences en matière de fraude. Allstate est un exemple existant ; ils utilisent l'IA pour identifier les conducteurs sujets aux accidents et facturent des frais appropriés.

Logistique. Les réseaux de neurones peuvent tout faire, de l'emballage à la livraison. En particulier, ils sont parfaits pour compter les produits par photo ou vidéo, déterminer le meilleur itinéraire, équilibrer la chaîne de montage, attribuer des postes de travail en fonction des compétences et de l'expérience, et trouver un défaut dans la chaîne de production.

Par exemple, Wise Systems permet à l'utilisateur de planifier l'itinéraire, de le suivre et d'ajuster le chemin de livraison en temps réel avec l'outil de prévision. ETA Windward Maritime AI by FourKites utilise des réseaux de neurones pour optimiser les itinéraires de transport et prévoir la date de livraison.

Soins de santé. Les réseaux de neurones peuvent reconnaître les signes de maladie à partir de radiographies, d'analyses sanguines, etc., organiser le travail du personnel, faciliter la communication avec les clients, suivre la date de péremption et les conditions de stockage des médicaments et développer des médicaments.

L'intelligence artificielle d'IBM Watson est la solution de réseau neuronal la plus célèbre du secteur de la santé. Ils ont passé deux ans à le former pour un emploi réel. Le système a reçu des millions de pages de magazines universitaires, de cartes médicales et d'autres documents. IBM Watson peut faire allusion au diagnostic et proposer le meilleur schéma de traitement en fonction des plaintes et de l'anamnèse du patient.

Industrie automobile. Malgré l'optimisation et l'automatisation, les réseaux de neurones aident à créer des pilotes automatiques. Par exemple, Tesla emploie des NN pour reconnaître les marquages routiers et les obstacles et planifier des itinéraires sûrs.

Cinémas en ligne et streaming vidéo. Les réseaux de neurones établissent des listes de recommandations sur YouTube en fonction de vos vues et réactions antérieures (durée, likes, abonnement, commentaires, ajout aux favoris, etc.) Netflix utilise un NN similaire et une solution pour améliorer la qualité vidéo ; si votre connexion est mauvaise, l'IA analyse chaque scène, la compresse et fournit une image de qualité.

Centre d'appels. Les réseaux de neurones artificiels classent et distribuent parfaitement les requêtes des clients et permettent à la voix et aux chatbots de communiquer avec des clients comme des humains. Si vous envoyez un message ou appelez le support technique, le réseau de neurones analyse les données (texte, contexte, image, sons) et fournit une solution à votre problème.

Comment mettre en place le NN dans votre entreprise ?

Le processus d'intégration de l'intelligence artificielle sur les réseaux de neurones dans une entreprise nécessite des données, des caractéristiques et des algorithmes.

Données. L'apprentissage d'un réseau de neurones nécessite d'énormes volumes de données. Par exemple, pour préparer un réseau pour reconnaître des personnes sur des photos ou compter des conteneurs dans un entrepôt, il est nécessaire de fournir de nombreuses images de personnes ou d'entrepôts avec des conteneurs. Par conséquent, le développeur demande au client s'il dispose de l'ensemble de données ou s'il peut le collecter. Ils peuvent acheter ou synthétiser des données s'il n'y a pas une telle opportunité : plus il y a de données, mieux c'est.

L'objectif commercial déterminera l'ensemble des données requises. Si vous souhaitez un système d'identification des emails (spam, clients, partenaires, etc.), vous aurez besoin de centaines de milliers d'emails. Si vous avez besoin d'un système pour contrôler la répartition rationnelle de la main-d'œuvre, vous avez besoin de données sur les employés et leurs performances dans tous leurs postes. Supposons que vous ayez besoin d'un système de recommandation pour une boutique en ligne. Dans ce cas, vous aurez besoin de données sur les achats passés, le comportement du site et les réactions de l'utilisateur individuel, de votre magasin et du marché pour recommander des tendances.

En bref, vous aurez d'abord besoin de données pour former un réseau de neurones, puis pour intégrer un réseau de neurones dans une entreprise ou une entreprise. Et il y a deux règles que vous devez suivre lors de la collecte de ces données :

• Plus il y en a, mieux c'est - cela stimulera le processus d'apprentissage et augmentera la précision et l'efficacité du réseau neuronal.
• La corbeille sur l'entrée fournit une corbeille sur la sortie. Vous devez utiliser des données de qualité, pertinentes et extrêmement complètes.

Les caractéristiques. La prochaine étape essentielle de l'intégration du réseau de neurones aux processus métier concerne les caractéristiques, critères ou indicateurs qui permettent au réseau de neurones de suivre l'efficacité de son travail et donc de se développer. Par exemple, les solutions d'IA dans le commerce électronique peuvent prendre le nombre et la fréquence des achats, les vérifications moyennes, etc., comme indicateur de succès qui montrera l'efficacité avec laquelle le système interagit avec les consommateurs.

Dans un monde parfait, un réseau de neurones tracera les données en temps réel pour comprendre ce qui conduit l'acheteur à acheter ou à quitter le site Web. De plus, il est crucial de suivre les règles ci-dessus concernant les données et les volumes de déchets.

Algorithmes. Lorsque vous disposez des données nécessaires à la formation de votre réseau de neurones et que vous avez décidé des fonctionnalités qui vous permettront d'évaluer son efficacité, vous pouvez commencer à choisir une méthode pour résoudre le problème métier. Cette méthode détermine la vitesse et la précision du résultat du traitement initial des données, la "capacité d'apprentissage" du réseau de neurones et, finalement, son efficacité/précision.

Le moyen le plus simple, dans ce cas, est de prendre un réseau de neurones prêt à l'emploi (ou plutôt une bibliothèque qui vous permet de modéliser et de créer des réseaux de neurones) et de l'entraîner pour résoudre votre tâche métier. Il existe de nombreuses bibliothèques de ce type : NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network, Lasagne, pyrenn, NumPy, Spark MLlib, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas et autres.

Dernières pensées

Les réseaux de neurones sont à l'avant-garde des technologies de pointe. Le rapport Gartner indique qu'au cours des dernières années, l'emploi des réseaux de neurones dans les entreprises a augmenté de 270 % , et il est peu probable que le processus s'arrête. La technologie offre des avantages concurrentiels considérables. Si vous souhaitez faire partie de la tendance et mettre en œuvre des réseaux de neurones dans votre entreprise, veuillez nous contacter et nous partagerons les détails sur la façon de le faire.