Como Implementar Redes Neurais em Negócios e Empresas?

Nos últimos quinze anos, as redes neurais (redes neurais artificiais, RNAs) evoluíram de uma tecnologia de rascunho para a ferramenta mais promissora que pode sofisticar todos os processos da atividade humana, desde a otimização logística e previsão de demanda até desenhar pinturas e jogar xadrez. Os especialistas afirmam que o mercado global de redes neurais crescerá de US$ 14,35 bilhões em 2020 para US$ 152,61 bilhões em 2030. O CAGR atingirá 26,7% ao ano. Governos e empresas entendem as vantagens das RNAs e se esforçam para implementá-las, otimizar seus processos e superar os concorrentes.

Este artigo dirá o que são as redes neurais e como elas podem ajudar o seu negócio. Além disso, fornecerá instruções sobre como implementar redes neurais nos processos de negócios de sua empresa ou empreendimento.

O que são redes neurais?

As redes neurais (NNs) são uma das opções de inteligência artificial; ou seja, esses algoritmos podem imitar a atividade do cérebro humano. As redes neurais empregam modelos matemáticos exclusivos para reproduzir a estrutura, a interconexão e as funções dos neurônios do cérebro humano. Assim, o computador pode aprender e tirar conclusões. Essas redes podem seguir algoritmos e fórmulas ou usar sua experiência anterior.

Normalmente, a arquitetura de uma rede neural possui três ou mais unidades: entrada, saída e uma ou mais unidades ocultas. Além disso, cada unidade possui neurônios artificiais (blocos de computação). Cada neurônio digital processa os dados da unidade de entrada, faz uma computação direta e os passa para outro neurônio.

Essas três (ou mais) camadas de NNs imitam o essencial do cérebro humano, realizando todos os tipos de cálculos paralelos para prever algum valor Y ou conjunto de valores Y para valores X (muito mais rápido e preciso que nosso cérebro).

• Funciona da mesma forma dendritos no cérebro humano. É um conjunto de dados em redes neurais artificiais para fazer previsões.
• Unidade oculta. Esta camada é semelhante ao corpo celular; fica entre as unidades de entrada e saída, como as conexões sinápticas no cérebro. Em NNs, a unidade oculta é onde os neurônios artificiais trabalham com os dados transformados pelas camadas anteriores com base no peso sináptico, que representa a amplitude ou força da conexão entre os nós.
• A função de transferência aplicada a esses dados cria o resultado. Isto é o que você e seus clientes verão; a previsão final feita pelas NNs.

Uma rede neural pega um grande conjunto de dados, divide-o em pequenos fragmentos e os distribui para as unidades. Neurônios artificiais recebem as peças e de alguma forma as processam (ninguém ainda entende como), então dão o resultado. Ele irá considerar a qualidade do resultado; a rede descarta resultados e computação ruins, enquanto os de boa qualidade ajudam a rede a aprender e melhorar. Assim, a rede neural reduz a computação errada e aumenta as corretas, minimizando assim os erros.

Basicamente, o processo de aprendizagem das redes neurais artificiais é semelhante à forma como as crianças aprendem, ou seja, tentar e falhar (às vezes o professor ajudará a entender a qualidade do resultado). Os algoritmos das RNs escolhem aleatoriamente várias soluções para encontrar a mais eficiente e depois a sofisticam até atingir um desempenho aceitável.

Recursos de redes neurais

Teoricamente, as redes neurais podem resolver qualquer tarefa se você tiver dados ou recursos reais suficientes para dados de sintetizador para ensiná-los.

Auto-arranjo. As redes neurais podem agrupar e classificar grandes volumes de dados; portanto, eles são uma ferramenta perfeita para questões complexas que exigem organização e estruturação de dados.

Previsões. Prever vários processos: clima, taxas de câmbio, tráfego, vendas, eficiência de tratamento, etc., é o emprego mais popular para redes neurais. NNs podem processar com eficiência grandes volumes de dados para previsão e definição de correlações incomuns. Além disso, as redes neurais funcionam várias vezes mais rápido do que as pessoas, uma vantagem significativa nos mercados de ações e câmbio.

Reconhecimento de símbolos e imagens. As redes neurais podem processar dados e extrair valores e variáveis específicos. É perfeito para reconhecer sinais, imagens, músicas, vídeos e outros. As redes neurais podem identificar dados estáticos e criar modelos complexos para buscar dados variáveis, por exemplo, para detectar pessoas no meu jeito de andar.

Coletar e analisar informações. As redes neurais podem analisar dados com eficiência; eles criam dados valiosos a partir de parâmetros não processados. Ele pode procurar padrões específicos, como quando o mundo começará o surto de gripe subsequente, ou obter uma foto de um buraco negro em nossa galáxia (mesmo que esteja escondido atrás de nebulosas e estrelas).

Aprendizagem flexível. As redes neurais fazem interações não lineares e complexas e usam experiências anteriores como os humanos; portanto, as NNs podem aprender e se ajustar às condições externas.

Tolerância ao erro. A outra vantagem considerável das redes artificiais é o desempenho mesmo se uma ou várias RNAs falharem. O emprego de redes neurais em sistemas críticos que devem funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem falhas é benéfico. Por exemplo, o equipamento inevitavelmente falhará na exploração espacial, mas as NNs funcionarão.

Empregando redes neurais nos negócios

comércio eletrônico. O setor mais promissor de implementação de redes neurais nos negócios é o comércio eletrônico; NNs ajudam a aumentar as vendas. As redes neurais permitem chatbots inteligentes, sistemas de recomendação, ferramentas de marketing automatizadas, sistemas de escuta social e muitos outros.

Exemplos decentes de implementação de rede neural são a personalização de recomendações na Amazon, Walmart, Google Play e outros mercados. Esses sistemas analisam o comportamento do usuário anterior, compras e produtos semelhantes aos que o usuário visualizou anteriormente e fornecem as recomendações e descontos mais apropriados para um determinado usuário.

PixelDTGAN também é um exemplo notável. Este aplicativo permite que os vendedores economizem fundos em serviços de fotografia. As redes neurais PixelDTGAN fotografam automaticamente as roupas das modelos e criam colagens para vitrines de lojas online. Os vendedores só precisam alterar o tamanho da foto para 64 * 64 após PixelDTGAN NN.

Retalho. As redes neurais ajudarão esse setor a prever a demanda. Além disso, as previsões serão muito mais precisas do que as humanas. As empresas economizarão em compras, serviços de transporte e armazenamento de mercadorias para as quais a demanda cairá. Além disso, aumentará a taxa de vendas, pois os compradores obterão o produto certo quando necessário.

Além disso, a inteligência artificial pode substituir o pessoal nas lojas de varejo para otimizá-los. A loja off-line inteligente do Walmart em Levittown é um exemplo explícito. A inteligência artificial emprega CCTV em tempo real para rastrear produtos específicos nas prateleiras e sua data de validade. Não apenas isso, mas o Walmart AI notifica os vendedores quando eles precisam reabastecer e evita roubos.

Finanças e bancário. As redes neurais preveem os mercados e buscam fundamentos e outros padrões. Além disso, as NNs identificam, preveem e previnem fraudes. Por exemplo, o software SAS Real-Time Decision Manage ajuda os bancos a encontrar uma solução para as empresas, seja para emitir um empréstimo a um determinado cliente, analisando os riscos e as receitas potenciais. A Finprophet emprega NN para prever uma gama mais ampla de instrumentos financeiros, como moedas fiduciárias, criptomoedas, ações e futuros.

O outro caso de emprego de rede neural para prevenção de fraudes. O banco criou IA para identificar e prevenir transações fraudulentas. A rede neural artificial usa um banco de dados massivo com milhões de transações de usuários e apresenta excelentes resultados.

Os bancos empregam amplamente redes neurais para automatizar tarefas repetitivas e frequentes; portanto, reduzem a chance de erros humanos e impulsionam o processo, pois a equipe pode se concentrar em outros métodos. A Ernst&Young alegou minimizar as despesas nessas tarefas em 50-70% com a ajuda da rede neural. O JPMorgan Chase usa redes neurais artificiais para coletar e analisar dados, seguir o KYC e documentar o fluxo.

Segurança de sistemas informáticos. As redes neurais combatem com sucesso a fraude online, identificam e eliminam software malicioso e spam, moderam o conteúdo e combatem ataques DDoS e outras ameaças cibernéticas. Por exemplo, o ICSP Neural da Symantec encontra e remove vírus e vulnerabilidades de dia zero em dispositivos USB. Além disso, a Shape Security (a F5 Networks comprou esta startup em 2019) fornece várias soluções financeiras para otimizar e proteger aplicativos, especialmente se a organização precisar de armazenamento híbrido ou em nuvem.

Seguro. As companhias de seguros empregam redes neurais para prever índices de perda futuros e ajustes de bônus e identificar requisitos de fraude. Allstate é um exemplo existente; eles usam a IA para identificar motoristas propensos a acidentes e cobrar taxas apropriadas.

Logística. As redes neurais podem fazer tudo, desde a embalagem até a entrega. Em particular, eles são perfeitos para contar produtos por foto ou vídeo, determinar a melhor rota, equilibrar a linha de montagem, atribuir locais de trabalho dependendo das habilidades e experiência e encontrar um defeito na linha de produção.

Por exemplo, o Wise Systems permite ao usuário planejar a rota, rastreá-la e ajustar o caminho de entrega em tempo real com a ferramenta de previsão. A ETA Windward Maritime AI da FourKites usa redes neurais para otimizar rotas de transporte e prever a data de entrega.

Assistência médica. As redes neurais podem reconhecer os sinais de doenças a partir de raios-x, análises de sangue, etc., organizar o trabalho da equipe, facilitar a comunicação com os clientes, rastrear a data de validade e a condição de armazenamento de medicamentos e desenvolver medicamentos.

A inteligência artificial do IBM Watson é a solução de rede neural mais famosa da área de saúde. Eles passaram dois anos treinando-o para um emprego real. O sistema recebeu milhões de páginas de revistas acadêmicas, cartões médicos e outros documentos. O IBM Watson pode sugerir o diagnóstico e oferecer o melhor esquema de tratamento de acordo com as queixas e anamnese do paciente.

Indústria automobilística. Apesar da otimização e automatização, as redes neurais ajudam a criar pilotos automáticos. Por exemplo, a Tesla emprega NNs para reconhecer marcações e obstáculos na estrada e planejar rotas seguras.

Cinemas online e streaming de vídeo. As redes neurais fazem listas de recomendações no YouTube com base em suas visualizações e reações anteriores (duração, curtidas, assinatura, comentários, adição aos favoritos etc.) A Netflix emprega um NN semelhante e uma solução para melhorar a qualidade do vídeo; se sua conexão for ruim, a IA analisa cada cena e a compacta e fornece uma imagem de qualidade.

Centros de chamada. As redes neurais artificiais classificam e distribuem perfeitamente as consultas dos clientes e permitem que a voz e os chatbots se comuniquem com os clientes como humanos. Se você enviar uma mensagem ou ligar para o suporte técnico, a rede neural analisa os dados (texto, contexto, imagem, sons) e fornece uma solução para o seu problema.

Como implementar a NN no seu negócio?

O processo de integração de inteligência artificial em redes neurais em uma empresa requer dados, características e algoritmos.

Dados. Ensinar uma rede neural requer grandes volumes de dados. Por exemplo, para preparar uma rede para reconhecer pessoas em fotos ou contar contêineres em um depósito, é necessário fornecer muitas imagens de pessoas ou depósitos com contêineres. Assim, o desenvolvedor pergunta ao cliente se ele tem o conjunto de dados ou pode coletá-lo. Eles podem comprar ou sintetizar dados se não houver essa oportunidade: quanto mais dados, melhor.

O objetivo do negócio determinará o conjunto de dados necessários. Se você deseja um sistema de identificação de e-mails (spam, clientes, parceiros, etc.), precisará de centenas de milhares de e-mails. Se você precisa de um sistema para controlar a distribuição racional da força de trabalho, precisa de dados sobre os funcionários e seu desempenho em todos os cargos. Suponha que você precise de um sistema de recomendação para uma loja online. Nesse caso, você precisará de dados sobre compras anteriores, comportamento do site e reações do usuário individual, da sua loja e do mercado para recomendar as tendências.

Em resumo, primeiro você precisará de dados para treinar uma rede neural e, em seguida, para integrar uma rede neural em um negócio ou empresa. E há duas regras que você precisa seguir ao coletar esses dados:

• Quanto mais, melhor - isso impulsionará o processo de aprendizado e aumentará a precisão e a eficiência da rede neural.
• O lixo na entrada fornece lixo na saída. Você deve usar dados de qualidade, relevantes e completos.

Características. A próxima etapa essencial da integração da rede neural aos processos de negócios são as características, critérios ou indicadores que permitem que a rede neural acompanhe a eficiência de seu trabalho e, assim, se desenvolva. Por exemplo, soluções de IA no comércio eletrônico podem ter o número e a frequência de compras, cheques médios, etc., como o indicador de sucesso que mostrará a eficiência com que o sistema interage com os consumidores.

Em um mundo perfeito, uma rede neural rastreará os dados em tempo real para entender o que leva o comprador a comprar ou sair do site. Além disso, seguir as regras acima sobre dados e volumes de lixo é crucial.
Algoritmos. Quando você tiver os dados para treinar sua rede neural e tiver decidido os recursos que permitirão avaliar sua eficácia, poderá começar a escolher um método para resolver o problema de negócios. Esse método determina a velocidade e a precisão do resultado do processamento inicial de dados, a "ensinabilidade" da rede neural e, em última análise, sua eficácia/precisão.

A maneira mais fácil, neste caso, é pegar uma rede neural pronta (ou melhor, uma biblioteca que permite modelar e criar redes neurais) e treiná-la para resolver sua tarefa de negócios. Existem muitas dessas bibliotecas: NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network, Lasagne, pyrenn, NumPy, Spark MLlib, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas e outras.

Pensamentos finais

As redes neurais estão na vanguarda das tecnologias avançadas. O relatório do Gartner diz que, nos últimos anos, o emprego de redes neurais nos negócios cresceu 270% , e é improvável que o processo cesse. A tecnologia oferece vantagens competitivas consideráveis. Se você deseja fazer parte da tendência e implementar redes neurais em seu negócio, entre em contato conosco e compartilharemos detalhes de como fazê-lo.