Jak Wdrożyć Sieci Neuronowe w Biznesie i Przedsiębiorstwach?

W ciągu ostatnich piętnastu lat sieci neuronowe (sztuczne sieci neuronowe, SNN) rozwinęły się od szkicowej technologii do najbardziej obiecującego narzędzia, które może wyrafinować wszystkie procesy ludzkiej działalności, od optymalizacji logistyki i prognozowania popytu po rysowanie obrazów i grę w szachy. Eksperci twierdzą, że globalny rynek sieci neuronowych wzrośnie z 14,35 mld USD w 2020 r. do 152,61 mld USD w 2030 r. CAGR osiągnie 26,7% rocznie. Rządy i firmy rozumieją zalety sieci ANN i starają się je wdrażać, optymalizować swoje procesy i przewyższać konkurencję.

Z tego artykułu dowiesz się, czym są sieci neuronowe i jak mogą pomóc Twojej firmie. Dostarczy również instrukcji, jak wdrożyć sieci neuronowe w procesach biznesowych Twojej firmy lub przedsiębiorstwa.

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe (NN) to jedna z opcji sztucznej inteligencji; mianowicie, algorytmy te mogą imitować aktywność ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe wykorzystują unikalne modele matematyczne do odtwarzania struktury neuronów ludzkiego mózgu, połączeń i funkcji neuronów ludzkiego mózgu. Dzięki temu komputer może uczyć się i wyciągać wnioski. Sieci te mogą stosować algorytmy i formuły lub wykorzystywać swoje wcześniejsze doświadczenia.

Zazwyczaj architektura sieci neuronowej składa się z co najmniej trzech jednostek: wejścia, wyjścia i co najmniej jednej jednostki ukrytej. Ponadto każda jednostka posiada sztuczne neurony (bloki obliczeniowe). Każdy neuron cyfrowy przetwarza dane jednostki wejściowej, wykonuje proste obliczenia i przekazuje je do innego neuronu.

Te trzy (lub więcej) warstwy NN naśladują podstawowe elementy ludzkiego mózgu, wykonując różnego rodzaju równoległe obliczenia, aby przewidzieć pewną wartość Y lub zestaw wartości Y dla wartości X (znacznie szybciej i dokładniej niż nasz mózg).

• Wejście. Działa podobnie do dendrytów w ludzkim mózgu. Jest to zbiór danych w sztucznych sieciach neuronowych do tworzenia prognoz.
• Ukryta jednostka. Ta warstwa jest podobna do ciała komórki; znajduje się między jednostkami wejściowymi i wyjściowymi, podobnie jak połączenia synaptyczne w mózgu. W sieciach NN ukryta jednostka to miejsce, w którym sztuczne neurony pracują z danymi przekształconymi przez poprzednie warstwy na podstawie wagi synaptycznej, która reprezentuje amplitudę lub siłę połączenia między węzłami.
• Wyjście. Funkcja transferu zastosowana do tych danych tworzy wynik. To właśnie zobaczysz Ty i Twoi klienci; ostateczna prognoza przygotowana przez NN.

Sieć neuronowa pobiera ogromny zbiór danych, dzieli go na małe fragmenty i dystrybuuje do jednostek. Sztuczne neurony odbierają kawałki i jakoś je przetwarzają (nikt jeszcze nie rozumie jak), a następnie podają wynik. Rozważy jakość wyniku; sieć odrzuca słabe wyniki i obliczenia, podczas gdy te dobrej jakości pomagają sieci uczyć się i doskonalić. W związku z tym sieć neuronowa redukuje błędne obliczenia i zwiększa prawidłowe, minimalizując w ten sposób błędy.

Zasadniczo proces uczenia się sztucznych sieci neuronowych jest podobny do tego, jak uczą się dzieci, czyli próbują i kończą się niepowodzeniem (czasami nauczyciel pomoże zrozumieć jakość wyniku). Algorytmy NN losowo wybierają różne rozwiązania, aby znaleźć najbardziej wydajne, a następnie dopracowują je, aż osiągnie akceptowalną wydajność.

Możliwości sieci neuronowych

Teoretycznie sieci neuronowe mogą rozwiązać każde zadanie, jeśli masz wystarczającą ilość rzeczywistych danych lub zasobów, aby dane syntezatora mogły je nauczyć.

Samoorganizacja. Sieci neuronowe mogą grupować i klasyfikować ogromne ilości danych; dlatego są doskonałym narzędziem do złożonych zagadnień, wymagających uporządkowania i strukturyzacji danych.

Prognozy. Przewidywanie różnych procesów: pogody, kursów walut, ruchu, sprzedaży, skuteczności leczenia itp. to najpopularniejsze zajęcie dla sieci neuronowych. Sieci NN mogą wydajnie przetwarzać ogromne ilości danych w celu prognozowania i definiowania nietypowych korelacji. Co więcej, sieci neuronowe działają kilkakrotnie szybciej niż ludzie, co stanowi znaczną przewagę na rynkach akcji i walut.

Rozpoznawanie symboli i obrazów. Sieci neuronowe mogą przetwarzać dane i wydobywać określone wartości i zmienne. Doskonale nadaje się do rozpoznawania znaków, obrazów, muzyki, filmów i innych. Sieci neuronowe mogą identyfikować dane statyczne i tworzyć złożone modele do wyszukiwania zmiennych danych, na przykład do wykrywania ludzi w moim chodzeniu.

Zbieranie i analizowanie informacji. Sieci neuronowe mogą wydajnie analizować dane; tworzą cenne dane z nieprzetworzonych parametrów. Może wyszukiwać określone wzorce, np. kiedy na świecie wybuchnie kolejna epidemia grypy, czy zrobić zdjęcie czarnej dziury w naszej galaktyce (choć jest ona ukryta za mgławicami i gwiazdami).

Elastyczna nauka. Sieci neuronowe wykonują nieliniowe i złożone interakcje i wykorzystują wcześniejsze doświadczenia, takie jak ludzie; dlatego sieci NN mogą uczyć się i dostosowywać do warunków zewnętrznych.

Tolerancja błędów. Inną istotną zaletą sztucznych sieci jest wydajność nawet w przypadku awarii jednej lub kilku sieci ANN. Korzystne jest stosowanie sieci neuronowych w krytycznych systemach, które muszą działać bezawaryjnie 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Na przykład sprzęt nieuchronnie zawiedzie w eksploracji kosmosu, ale sieci NN będą działać.

Wykorzystanie sieci neuronowych w biznesie

Handel elektroniczny. Najbardziej obiecującym sektorem wdrażania sieci neuronowych w biznesie jest eCommerce; NN pomagają zwiększyć sprzedaż. Sieci neuronowe umożliwiają inteligentne chatboty, systemy rekomendacji, zautomatyzowane narzędzia marketingowe, systemy do podsłuchów społecznościowych i wiele innych.

Przyzwoitymi przykładami wdrożenia sieci neuronowych są personalizacja rekomendacji w Amazon, Walmart, Google Play i innych marketplace’ach. Systemy te analizują zachowania, zakupy i produkty podobne do tych, które użytkownik oglądał wcześniej, i zapewniają najbardziej odpowiednie rekomendacje i rabaty dla danego użytkownika.

PixelDTGAN to także znakomity przykład. Ta aplikacja pozwala sprzedawcom zaoszczędzić pieniądze na usługach fotograficznych. Sieci neuronowe PixelDTGAN automatycznie fotografują ubrania modelek i tworzą kolaże do witryn sklepów internetowych. Sprzedawcy muszą tylko zmienić rozmiar zdjęcia na 64*64 po PixelDTGAN NN.

Sprzedaż. Sieci neuronowe pomogą tej branży w prognozowaniu popytu. Co więcej, prognozy będą znacznie dokładniejsze niż ludzkie. Firmy zaoszczędzą na zakupach, usługach transportowych i magazynowaniu towarów, na które popyt spadnie. Ponadto zwiększy to wskaźnik sprzedaży, ponieważ kupujący otrzymają produkt w razie potrzeby.

Co więcej, sztuczna inteligencja może zastąpić personel w sklepach detalicznych w celu ich optymalizacji. Inteligentny sklep offline Walmart w Levittown jest tego wyraźnym przykładem. Sztuczna inteligencja wykorzystuje CCTV w czasie rzeczywistym do śledzenia poszczególnych produktów na półkach i ich daty ważności. Nie tylko to, ale Walmart AI powiadamia sprzedawców, gdy muszą uzupełnić zapasy i zapobiega kradzieżom.

Finanse i bankowość. Sieci neuronowe przewidują rynki i szukają podstaw i innych wzorców. Ponadto sieci NN identyfikują, przewidują i zapobiegają oszustwom. Na przykład oprogramowanie SAS Real-Time Decision Manage pomaga bankom znaleźć rozwiązanie dla firm, czy udzielić pożyczki konkretnemu klientowi, analizując ryzyko i potencjalny dochód. Finprophet zatrudnia NN do prognozowania szerszego zakresu instrumentów finansowych, takich jak waluty fiducjarne, kryptowaluty, akcje i kontrakty futures.

Drugi przypadek wykorzystania sieci neuronowych do zapobiegania oszustwom. Bank stworzył sztuczną inteligencję, aby identyfikować i zapobiegać nieuczciwym transakcjom. Sztuczna sieć neuronowa wykorzystuje ogromną bazę danych z milionami transakcji użytkowników i wykazuje doskonałe wyniki.

Banki szeroko wykorzystują sieci neuronowe do automatyzacji powtarzalnych i częstych zadań; w związku z tym zmniejszają ryzyko błędów ludzkich i przyspieszają proces, ponieważ personel może skupić się na innych metodach. Ernst&Young twierdził, że z pomocą sieci neuronowej minimalizuje wydatki na te zadania o 50-70%. JPMorgan Chase wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do zbierania i analizowania danych, śledzenia KYC i przepływu dokumentów.

Bezpieczeństwo systemów komputerowych. Sieci neuronowe skutecznie zwalczają oszustwa internetowe, identyfikują i eliminują złośliwe oprogramowanie i spam, moderują zawartość oraz zwalczają ataki DDoS i inne zagrożenia cybernetyczne. Na przykład ICSP Neural firmy Symantec znajduje i usuwa wirusy i luki dnia zerowego na urządzeniach USB. Ponadto Shape Security (F5 Networks kupił ten startup w 2019 r.) zapewnia kilka rozwiązań finansowych do optymalizacji i ochrony aplikacji, zwłaszcza jeśli organizacja potrzebuje pamięci hybrydowej lub w chmurze.

Ubezpieczenie. Firmy ubezpieczeniowe wykorzystują sieci neuronowe do prognozowania przyszłych wskaźników strat i korekt premii oraz identyfikowania wymogów dotyczących oszustw. Allstate jest istniejącym przykładem; wykorzystują sztuczną inteligencję do identyfikowania kierowców podatnych na wypadki i pobierania odpowiednich opłat.

Logistyka. Sieci neuronowe mogą robić wszystko, od pakowania po dostarczanie. W szczególności doskonale nadają się do liczenia produktów na podstawie zdjęć lub filmów, określania najlepszej trasy, równoważenia linii montażowej, przydzielania miejsc pracy w zależności od umiejętności i doświadczenia oraz znajdowania defektu na linii produkcyjnej.

Na przykład Wise Systems pozwala użytkownikowi zaplanować trasę, śledzić ją i dostosowywać ścieżkę dostawy w czasie rzeczywistym za pomocą narzędzia prognozującego. ETA Windward Maritime AI by FourKites wykorzystuje sieci neuronowe do optymalizacji tras transportowych i prognozowania terminu dostawy.

Opieka zdrowotna. Sieci neuronowe mogą rozpoznawać oznaki choroby na podstawie prześwietleń rentgenowskich, analizy krwi itp., organizować pracę personelu, ułatwiać komunikację z klientami, śledzić datę ważności i stan przechowywania leków oraz opracowywać leki.

Sztuczna inteligencja IBM Watson to najbardziej znane rozwiązanie sieci neuronowej w służbie zdrowia. Spędzili dwa lata, przygotowując go do rzeczywistego zatrudnienia. System otrzymał miliony stron z czasopism akademickich, kart medycznych i innych dokumentów. IBM Watson może podpowiedzieć diagnozę i zaoferować najlepszy schemat leczenia w zależności od skarg i wywiadu pacjenta.

Przemysł motoryzacyjny. Mimo optymalizacji i automatyzacji sieci neuronowe pomagają tworzyć autopiloty. Na przykład Tesla zatrudnia sieci NN do rozpoznawania oznaczeń drogowych i przeszkód oraz planowania bezpiecznych tras.

Kina online i strumieniowe przesyłanie wideo. Sieci neuronowe tworzą listy rekomendacji na YouTube na podstawie Twoich wcześniejszych poglądów i reakcji (czas trwania, polubienia, subskrypcja, komentarze, dodawanie do ulubionych itp.) Netflix wykorzystuje podobny NN i rozwiązanie poprawiające jakość wideo; jeśli twoje połączenie jest słabe, sztuczna inteligencja analizuje każdą scenę, kompresuje ją i zapewnia obraz wysokiej jakości.

Centra telefoniczne. Sztuczne sieci neuronowe doskonale klasyfikują i dystrybuują zapytania klientów oraz umożliwiają komunikację głosową i chatbotom z klientami takimi jak ludzie. Jeśli wyślesz wiadomość lub zadzwonisz do pomocy technicznej, sieć neuronowa przeanalizuje dane (tekst, kontekst, obraz, dźwięki) i zapewni rozwiązanie Twojego problemu.

Jak wdrożyć NN w swoim biznesie?

Proces integracji sztucznej inteligencji w sieciach neuronowych w przedsiębiorstwie wymaga danych, charakterystyk i algorytmów.

Dane. Uczenie sieci neuronowej wymaga ogromnych ilości danych. Na przykład, aby przygotować sieć do rozpoznawania osób na zdjęciach lub liczenia kontenerów w magazynie, konieczne jest dostarczenie wielu zdjęć osób lub magazynów z kontenerami. W związku z tym deweloper pyta klienta, czy ma zestaw danych, czy może go zebrać. Mogą kupować lub syntetyzować dane, jeśli nie ma takiej możliwości: im więcej danych, tym lepiej.

Cel biznesowy określi zestaw wymaganych danych. Jeśli potrzebujesz systemu do identyfikacji e-maili (spamu, klientów, partnerów itp.), będziesz potrzebować setek tysięcy e-maili. Jeśli potrzebujesz systemu do kontroli racjonalnego rozmieszczenia siły roboczej, potrzebujesz danych o pracownikach i ich wydajności na wszystkich stanowiskach. Załóżmy, że potrzebujesz systemu rekomendacji dla sklepu internetowego. W takim przypadku będziesz potrzebować danych o poprzednich zakupach, zachowaniu witryny i reakcjach poszczególnych użytkowników, Twojego sklepu i rynku, aby polecać trendy.

Krótko mówiąc, najpierw będziesz potrzebować danych, aby wytrenować sieć neuronową, a następnie zintegrować sieć neuronową z firmą lub przedsiębiorstwem. I są dwie zasady, których musisz przestrzegać podczas zbierania tych danych:

• Im więcej, tym lepiej — przyspieszy to proces uczenia się oraz zwiększy dokładność i wydajność sieci neuronowej.
• Kosz na wejściu zapewnia kosz na wyjściu. Musisz używać wysokiej jakości, odpowiednich i jak najbardziej kompletnych danych.

Charakterystyka. Kolejnym istotnym etapem integracji sieci neuronowej z procesami biznesowymi są cechy, kryteria lub wskaźniki, które umożliwiają sieci neuronowej śledzenie efektywności jej pracy i tym samym rozwój. Na przykład rozwiązania AI w eCommerce mogą przyjmować liczbę i częstotliwość zakupów, średnią kontrolę itp. jako wskaźnik sukcesu, który pokaże, jak skutecznie system współdziała z konsumentami.

W idealnym świecie sieć neuronowa będzie śledzić dane w czasie rzeczywistym, aby zrozumieć, co prowadzi kupującego do zakupu lub opuszczenia strony internetowej. Kluczowe jest również przestrzeganie powyższych zasad dotyczących danych i woluminów śmieci.

Algorytmy. Mając dane do trenowania swojej sieci neuronowej i zdecydowałeś się na cechy, które pozwolą Ci ocenić jej skuteczność, możesz zacząć wybierać metodę rozwiązania problemu biznesowego. Metoda ta określa szybkość i dokładność wyniku wstępnego przetwarzania danych, „uczenie się” sieci neuronowej, a ostatecznie jej skuteczność/dokładność.

Najłatwiej jest w tym przypadku wziąć gotową sieć neuronową (a raczej bibliotekę, która pozwala na modelowanie i tworzenie sieci neuronowych) i wytrenować ją do rozwiązania zadania biznesowego. Takich bibliotek jest bardzo dużo: NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network, Lasagne, pyrenn, NumPy, Spark MLlib, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas i inne.

Końcowe przemyślenia

Sieci neuronowe są w awangardzie zaawansowanych technologii. Z raportu Gartnera wynika, że w ostatnich latach wykorzystanie sieci neuronowych w biznesie wzrosło o 270% , a proces ten raczej się nie skończy. Technologia zapewnia znaczne przewagi konkurencyjne. Jeśli chcesz być częścią trendu i wdrożyć sieci neuronowe w swoim biznesie, skontaktuj się z nami, a podzielimy się szczegółami jak to zrobić.