Come Implementare le Reti Neurali Nelle Aziende e Nelle Imprese?

Negli ultimi quindici anni, le reti neurali (reti neurali artificiali, ANN) si sono sviluppate da una bozza di tecnologia allo strumento più promettente in grado di sofisticare tutti i processi dell'attività umana, dall'ottimizzazione della logistica e la previsione della domanda al disegno di dipinti e al gioco degli scacchi. Gli esperti affermano che il mercato globale delle reti neurali crescerà da 14,35 miliardi di dollari nel 2020 a 152,61 miliardi di dollari entro il 2030. Il CAGR raggiungerà il 26,7% annuo. I governi e le aziende comprendono i vantaggi delle ANN e si sforzano di implementarli, ottimizzare i loro processi e superare i concorrenti.

Questo articolo spiegherà cosa sono le reti neurali e come possono aiutare la tua azienda. Inoltre, fornirà istruzioni su come implementare le reti neurali nei processi aziendali della tua azienda o impresa.

Cosa sono le reti neurali?

Le reti neurali (NN) sono una delle opzioni di intelligenza artificiale; vale a dire, questi algoritmi possono imitare l'attività del cervello umano. Le reti neurali utilizzano modelli matematici unici per riprodurre la struttura, l'interconnessione e le funzioni dei neuroni del cervello umano dei neuroni del cervello umano. Quindi, il computer può imparare e trarre conclusioni. Queste reti possono seguire algoritmi e formule o utilizzare la loro precedente esperienza.

Di solito, l'architettura di una rete neurale ha tre o più unità: input, output e una o più unità nascoste. Inoltre, ogni unità dispone di neuroni artificiali (blocchi di calcolo). Ogni neurone digitale elabora i dati dell'unità di input esegue un'elaborazione semplice e li passa a un altro neurone.

Questi tre (o più) strati di NN imitano gli elementi essenziali del cervello umano, eseguendo tutti i tipi di calcoli paralleli per prevedere un valore Y o un insieme di valori Y per i valori X (molto più veloci e precisi del nostro cervello).

• Funziona allo stesso modo dei dendriti nel cervello umano. È un insieme di dati in reti neurali artificiali per fare previsioni.
• Unità nascosta. Questo strato è simile al corpo cellulare; si trova tra le unità di input e output, come le connessioni sinaptiche nel cervello. Nelle NN, l'unità nascosta è dove i neuroni artificiali lavorano con i dati trasformati dai livelli precedenti in base al peso sinaptico, che rappresenta l'ampiezza o la forza della connessione tra i nodi.
• La funzione di trasferimento applicata a questi dati crea il risultato. Questo è ciò che voi e i vostri clienti vedrete; la previsione finale fatta da NNs.

Una rete neurale prende un enorme set di dati, lo divide in minuscoli frammenti e li distribuisce alle unità. I neuroni artificiali ricevono i pezzi e in qualche modo li elaborano (nessuno ancora capisce come), quindi danno il risultato. Prenderà in considerazione la qualità del risultato; la rete scarta i risultati scadenti e l'informatica, mentre quelli di buona qualità aiutano la rete ad imparare e migliorare. Quindi, la rete neurale riduce i calcoli errati e aumenta quelli corretti, riducendo così al minimo gli errori.

Fondamentalmente, il processo di apprendimento delle reti neurali artificiali è simile al modo in cui i bambini imparano, vale a dire, provare e fallire (a volte l'insegnante aiuta a capire la qualità del risultato). Gli algoritmi di NN scelgono casualmente varie soluzioni per trovare quella più efficiente e poi la sofisticano fino a raggiungere una prestazione accettabile.

Capacità delle reti neurali

Teoricamente, le reti neurali possono risolvere qualsiasi compito se si dispone di dati o risorse sufficienti per i dati di sintesi per insegnarli.

Auto-arrangiamento. Le reti neurali possono raggruppare e classificare enormi volumi di dati; pertanto, sono uno strumento perfetto per problemi complessi che richiedono l'organizzazione e la strutturazione dei dati.

Predizioni. La previsione di vari processi: meteo, tassi di cambio, traffico, vendite, efficienza del trattamento, ecc., è l'occupazione più popolare per le reti neurali. Gli NN possono elaborare in modo efficiente enormi volumi di dati per la previsione e la definizione di correlazioni insolite. Inoltre, le reti neurali funzionano molto più velocemente delle persone, un vantaggio significativo nei mercati azionari e valutari.

Riconoscimento di simboli e immagini. Le reti neurali possono elaborare dati ed estrarre valori e variabili specifici. È perfetto per riconoscere segni, immagini, musica, video e altro. Le reti neurali possono identificare dati statici e creare modelli complessi per cercare dati variabili, ad esempio, per rilevare le persone nel mio modo di camminare.

Raccolta e analisi delle informazioni. Le reti neurali possono analizzare in modo efficiente i dati; ricavano dati preziosi da parametri non elaborati. Può cercare modelli particolari, come quando il mondo inizierà la successiva epidemia di influenza, o ottenere una foto di un buco nero nella nostra galassia (anche se è nascosto dietro le nebulose e le stelle).

Apprendimento flessibile. Le reti neurali fanno interazioni non lineari e complesse e utilizzano esperienze precedenti come gli esseri umani; pertanto, le NN possono apprendere e adattarsi alle condizioni esterne.

Tolleranza ai guasti. L'altro notevole vantaggio delle reti artificiali è il rendimento anche in caso di guasto di una o più reti ANN. L'impiego di reti neurali in sistemi critici che devono funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7 senza guasti è vantaggioso. Ad esempio, le apparecchiature inevitabilmente si guastano nell'esplorazione spaziale, ma le NN funzioneranno.

Impiegare reti neurali nel mondo degli affari

commercio elettronico. Il settore più promettente per l'implementazione di reti neurali negli affari è l'eCommerce; Le NN aiutano ad aumentare le vendite. Le reti neurali consentono chatbot intelligenti, sistemi di raccomandazione, strumenti di marketing automatizzati, sistemi di social eves dropping e molti altri.

Esempi decenti di implementazione della rete neurale sono la personalizzazione delle raccomandazioni su Amazon, Walmart, Google Play e altri mercati. Questi sistemi analizzano il comportamento degli utenti precedenti, gli acquisti e prodotti simili a quelli che l'utente ha visualizzato in precedenza e forniscono i consigli e gli sconti più appropriati per un determinato utente.

PixelDTGAN è anche un esempio notevole. Questa applicazione consente ai venditori di risparmiare sui servizi fotografici. Le reti neurali PixelDTGAN fotografano automaticamente gli abiti delle modelle e creano collage per le vetrine dei negozi online. I venditori devono solo modificare la dimensione della foto in 64 * 64 dopo PixelDTGAN NN.

Al dettaglio. Le reti neurali aiuteranno questo settore a prevedere la domanda. Inoltre, le previsioni saranno molto più accurate di quelle umane. Le aziende risparmieranno sugli acquisti, sui servizi di trasporto e sullo stoccaggio di beni per i quali la domanda diminuirà. Inoltre, aumenterà il rapporto di vendita poiché gli acquirenti riceveranno il prodotto giusto quando necessario.

Inoltre, l'intelligenza artificiale può sostituire il personale nei negozi al dettaglio per ottimizzarlo. Il negozio offline intelligente di Walmart a Levittown ne è un esempio esplicito. L'intelligenza artificiale utilizza le telecamere a circuito chiuso in tempo reale per tracciare determinati prodotti sugli scaffali e la loro data di scadenza. Non solo, Walmart AI avvisa i venditori quando devono rifornirsi e previene i furti.

Finanze e banche. Le reti neurali predicono i mercati e cercano i fondamentali e altri modelli. Inoltre, le NN identificano, prevedono e prevengono le frodi. Ad esempio, il software SAS Real-Time Decision Manage aiuta le banche a trovare una soluzione per le aziende se emettere un prestito a un particolare cliente analizzando i rischi e il reddito potenziale. Finprophet impiega NN per prevedere una gamma più ampia di strumenti finanziari come valute legali, criptovalute, azioni e futures.

L'altro caso di impiego di reti neurali per prevenire le frodi. La banca ha creato l'IA per identificare e prevenire transazioni fraudolente. La rete neurale artificiale utilizza un enorme database con milioni di transazioni utente e mostra risultati eccellenti.

Le banche utilizzano ampiamente le reti neurali per automatizzare attività ripetitive e frequenti; quindi, riducono la possibilità di errori umani e migliorano il processo poiché il personale può concentrarsi su altri metodi. Ernst&Young ha affermato di ridurre al minimo le spese per queste attività del 50-70% con l'aiuto della rete neurale. JPMorgan Chase utilizza reti neurali artificiali per raccogliere e analizzare dati, seguire KYC e documentare il flusso.

Sicurezza dei sistemi informatici. Le reti neurali combattono con successo le frodi online, identificano ed eliminano software dannoso e spam, moderano i contenuti e combattono gli attacchi DDoS e altre minacce informatiche. Ad esempio, ICSP Neural di Symantec trova e rimuove virus e vulnerabilità zero-day sui dispositivi USB. Inoltre, Shape Security (F5 Networks ha acquistato questa startup nel 2019) fornisce diverse soluzioni finanziarie per l'ottimizzazione e la protezione delle applicazioni, soprattutto se l'organizzazione richiede storage ibrido o cloud.

Assicurazione. Le compagnie di assicurazione utilizzano le reti neurali per prevedere i tassi di perdita futuri e gli adeguamenti dei bonus e identificare i requisiti di frode. Allstate è un esempio esistente; usano l'IA per identificare i conducenti soggetti a incidenti e addebitare tariffe adeguate.

La logistica. Le reti neurali possono fare qualsiasi cosa, dall'imballaggio alla consegna. In particolare, sono perfetti per contare i prodotti tramite foto o video, determinare il percorso migliore, bilanciare la catena di montaggio, assegnare posti di lavoro in base alle competenze e all'esperienza e trovare un difetto nella linea di produzione.

Ad esempio, Wise Systems consente all'utente di pianificare il percorso, seguirlo e regolare il percorso di consegna in tempo reale con lo strumento di previsione. ETA Windward Maritime AI di FourKites utilizza le reti neurali per ottimizzare le rotte di trasporto e prevedere la data di consegna.

Assistenza sanitaria. Le reti neurali possono riconoscere i segni della malattia da raggi X, analisi del sangue, ecc., organizzare il lavoro del personale, facilitare la comunicazione con i clienti, tenere traccia della data di scadenza e delle condizioni di conservazione dei farmaci e sviluppare farmaci.

L'intelligenza artificiale IBM Watson è la soluzione di rete neurale più famosa del settore sanitario. Hanno trascorso due anni ad addestrarlo per un vero impiego. Il sistema ha ricevuto milioni di pagine da riviste accademiche, tessere mediche e altri documenti. IBM Watson può suggerire la diagnosi e offrire il miglior schema di trattamento in base ai reclami e all'anamnesi del paziente.

Industria di macchine. Nonostante l'ottimizzazione e l'automazione, le reti neurali aiutano a creare piloti automatici. Ad esempio, Tesla utilizza NN per riconoscere la segnaletica orizzontale e gli ostacoli e pianificare percorsi sicuri.


Cinema online e streaming video. Le reti neurali creano elenchi di consigli su YouTube in base alle tue precedenti visualizzazioni e reazioni (durata, Mi piace, abbonamento, commenti, aggiunta ai preferiti, ecc.) Netflix utilizza un NN simile e una soluzione per migliorare la qualità del video; se la tua connessione è scarsa, l'IA analizza ogni scena, la comprime e fornisce un'immagine di qualità.

Call center. Le reti neurali artificiali classificano e distribuiscono perfettamente le query dei clienti e consentono a voce e chatbot di comunicare con clienti come gli esseri umani. Se invii messaggi o chiami il supporto tecnico, la rete neurale analizza i dati (testo, contesto, immagine, suoni) e fornisce una soluzione al tuo problema.

Come implementare NN nella tua azienda?

Il processo di integrazione dell'intelligenza artificiale sulle reti neurali in un'azienda richiede dati, caratteristiche e algoritmi.

Dati. L'insegnamento di una rete neurale richiede enormi volumi di dati. Ad esempio, per preparare una rete per riconoscere le persone nelle foto o contare i container in un magazzino, è necessario fornire molte immagini di persone o magazzini con container. Pertanto, lo sviluppatore chiede al cliente se dispone del set di dati o può raccoglierlo. Possono acquistare o sintetizzare dati se non esiste tale opportunità: più dati sono, meglio è.

L'obiettivo aziendale determinerà l'insieme dei dati richiesti. Se desideri un sistema per identificare le email (spam, clienti, partner, ecc.), avrai bisogno di centinaia di migliaia di email. Se hai bisogno di un sistema per controllare la distribuzione razionale della forza lavoro, hai bisogno di dati sui dipendenti e sulle loro prestazioni in tutte le loro posizioni. Supponiamo di aver bisogno di un sistema di raccomandazione per un negozio online. In tal caso, avrai bisogno di dati sugli acquisti passati, sul comportamento del sito e sulle reazioni per il singolo utente, il tuo negozio e il mercato per consigliare cose di tendenza.

In breve, avrai prima bisogno dei dati per addestrare una rete neurale e poi per integrare una rete neurale in un'azienda o impresa. E ci sono due regole che devi seguire quando raccogli questi dati:

• Più sono, meglio è: aumenterà il processo di apprendimento e aumenterà la precisione e l'efficienza della rete neurale.
• Cestino nell'input fornisce cestino nell'output. È necessario utilizzare dati di qualità, pertinenti e completissimi.

Caratteristiche. Il prossimo passo essenziale dell'integrazione della rete neurale nei processi aziendali sono le caratteristiche, i criteri o gli indicatori che consentono alla rete neurale di monitorare l'efficienza del proprio lavoro e quindi di svilupparsi. Ad esempio, le soluzioni di intelligenza artificiale nell'eCommerce possono prendere il numero e la frequenza degli acquisti, i controlli medi, ecc., come indicatore di successo che mostrerà l'efficienza con cui il sistema interagisce con i consumatori.

In un mondo perfetto, una rete neurale traccerà i dati in tempo reale per capire cosa porta l'acquirente ad acquistare o lasciare il sito web. Inoltre, è fondamentale seguire le regole di cui sopra sui dati e sui volumi spazzatura.
Algoritmi. Quando hai i dati per addestrare la tua rete neurale e hai deciso le funzionalità che ti permetteranno di valutarne l'efficacia, puoi iniziare a scegliere un metodo per risolvere il problema aziendale. Questo metodo determina la velocità e l'accuratezza del risultato dell'elaborazione iniziale dei dati, la "teachability" della rete neurale e, in definitiva, la sua efficacia/accuratezza.
Il modo più semplice, in questo caso, è prendere una rete neurale già pronta (o meglio una libreria che ti consente di modellare e creare reti neurali) e addestrarla per risolvere il tuo compito aziendale. Esistono molte di queste librerie: NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network, Lasagne, pyrenn, NumPy, Spark MLlib, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas e altri.

Pensieri finali

Le reti neurali sono all'avanguardia delle tecnologie avanzate. Il rapporto Gartner afferma che negli ultimi anni l'impiego delle reti neurali negli affari è cresciuto del 270% ed è improbabile che il processo cesserà. La tecnologia offre notevoli vantaggi competitivi. Se vuoi far parte della tendenza e implementare le reti neurali nella tua attività, contattaci e condivideremo i dettagli su come farlo.