Написать нам
Категория: Нейронные сети
21.09.2022

Как Внедрить Нейронные Сети в Бизнес?

Хотите Внедрить Нейронные сети в бизнес?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
За последние пятнадцать лет нейронные сети (они же искусственные нейронные сети, или ANNs) прошли путь от «сырой» технологии до самого многообещающего инструмента, способного улучшить почти все процессы человеческой деятельности — от оптимизации логистики и прогнозирования спроса до создания картин и игры в шахматы. Поэтому не удивительно, что эксперты прогнозируют рост мирового рынка нейронных сетей с $14,35 млрд в 2020 году до $152,61 млрд к 2030 году с CAGR на уровне 26,7% в год, — государства и бизнес увидели преимущества ANNs и спешат использовать их, чтобы оптимизировать свои процессы и обойти конкурентов.



Дальше мы расскажем, что такое искусственные нейронные сети и как они могут помочь вашему бизнесу, а также представим инструкцию по тому, как внедрить нейронные сети в бизнес-процессы вашей компании или предприятия.

Что такое нейронные сети



Нейронные сети (NNs) — это один из вариантов реализации искусственного интеллекта, алгоритмы которого разработаны таким образом, чтобы имитировать работу человеческого мозга. Для этого в нейронных сетях создаются специальные математические модели, которые пытаются воспроизвести структуру, взаимосвязи и функции нейронов человеческого мозга, чтобы компьютер мог обучаться и выносить суждения, как человек. Благодаря этому такие сети могут действовать не только по заданным алгоритмам и формулам, но и на основе собственного прошлого опыта.



Архитектура нейронных сетей обычно состоит из трех и больше слоев / узлов: входной, выходной и один или больше скрытых узлов. При этом каждый слой внутри состоит из искусственных / цифровых нейронов (вычислительных блоков). Каждый из этих «нейронов» получает данные от входного слоя, обрабатывает их, выполняя с ними простые вычисления, а затем передает его другому «нейрону».





Самая распространенная архитектура нейронной сети


В совокупности эти три (или больше) слоя NNs имитируют работу основных элементов человеческого мозга, выполняя разного рода параллельные вычисления для прогнозирования какого-то значения Y или набор значений Y для заданного набора значений X (но намного быстрее и точнее нашего мозга).



Когда NN работает, она берет большой набор данных, разбивает его на крошечные фрагменты и распределяет эти фрагменты по всем узлам внутри нее. Искусственные нейроны принимают полученные фрагменты и как-то (как именно — неизвестно, NN — это, по сути, черный ящик) обрабатывают их, используя сохраненное значение, и передают результаты на выход. Полученный результат оценивается на корректность: плохие результаты отбрасываются, как и те вычисления, которые их породили, а хорошие берутся для дальнейшего улучшения / обучения нейронной сети. Таким образом, нейронная сеть усиливает значения неправильных вычислений и приглушает те, которые были правильными, сводя к минимуму ошибки.





Схема процесса обучения нейронной сети. Источник


По сути процесс обучения искусственных нейронных сетей происходит таким же образом, как учатся маленькие дети — путем проб и ошибок (+ иногда вмешивается учитель, который помогает отличить хороший результат от плохого). Алгоритм NNs случайным образом перебирает различные варианты решения задачи в поисках наиболее эффективного, а затем начнет улучшать его, пока не достигнет приемлемого результата.

Возможности нейронных сетей



Теоретически нейронные сети можно использовать для решения самых разных задач, главное чтобы у вас был достаточно большой набор реальных данных для их обучения или возможность создать соответствующие синтетические данные.



Самоорганизация. Способность группировать и классифицировать огромные объемы данных делает нейронные сети идеальным инструментом для решения сложных проблем, связанных с организацией и структурированием данных.



Прогнозирование. Вероятно, самой популярной целью применения нейронных сетей является прогнозирование различных процессов: погоды, валютных курсов, движения трафика, продаж, эффективности лечения, прочего. Нейросети могут эффективно обрабатывать большие объемы данных для прогнозирования путем извлечения невидимых функций и определения неожиданных корреляций. Кроме этого, NNs работают на несколько порядков быстрее людей, что также дает свои преимущества, например в трейдинге на фондовых и валютных рынках.



Распознавание символов и изображений. Нейронные сети способны обрабатывать данные для выделения из них каких-то конкретных значений и переменных. Это идеально подходит для распознавания символов, изображений, музыкальных композиций, видеоряда и прочего. При этом нейронные сети способны распознавать не только статические данные, но и создавать сложные модели для поиска переменных значений, например для распознавания людей по походке.



Сбор и анализ информации. Также нейронные сети часто используются для эффективного анализа данных — они превращают необработанные значения в полезную информацию. Это может быть как поиск неких закономерностей, например когда в мире начнется очередная вспышка гриппа, так и для получения фото черной дыры в нашей галактике (при том, что она скрыта за туманностями и звездами).



Адаптивное обучение. Нейронные сети, как и люди, представляют собой нелинейные и сложные взаимодействия, а также опираются на предыдущие знания. Это означает, что NNs могут обучиться достигать заданных целей в изменяемой среде, то есть адаптироваться к внешним обстоятельствам.



Отказоустойчивость. Еще одна важная особенность искусственных сетей — возможность продолжать работу, даже если один или несколько узлов ANNs вышли из строя. Эта способность делает нейронные сети полезными для использования в критически важных системах, которые должны работать круглосуточно, без сбоев, например при освоении космоса, где отказ оборудования почти неизбежен.

Применение нейронных сетей в бизнесе



Электронная коммерция. Пожалуй, самой перспективной областью внедрения нейронных сетей в бизнесе является их использование для увеличения продаж в электронной коммерции. На основе NNs можно создать интеллектуальные чат- или голосовые боты, системы рекомендаций, автоматизированные маркетинговые инструменты, системы социального прослушивания и многое-многое другое.



Примером такого применения нейронных сетей является персонализация рекомендаций по продуктам на Amazon, AliExpress, Walmart, Google Play и других маркетплейса Такие системы анализируют предыдущее поведение пользователя, покупки, похожие продукты, которые он просматривал, для наиболее подходящих рекомендаций товаров и создания скидок для конкретного пользователя.



Также в этой сфере можно отметить PixelDTGAN. Это приложение помогает продавцам сэкономить на услугах фотографов. Нейронная сеть PixelDTGAN автоматически делает снимки одежды, которую носят модели, и создает на их основе коллажи одежды для витрин онлайн-магазина. После работы NN PixelDTGAN продавцам нужно лишь изменить размер фотографий до 64 * 64.





Примеры результатов работы NNs PixelIDTGAN


Розничная торговля и продажи. В этой сфере нейронные сети могут прогнозировать спрос и продажи, причем намного точнее прогнозов людей. Благодаря этому бизнес может сильно сэкономить на закупках, транспортных услугах и аренде складских помещений для товаров, спрос на которые в будущем упадет. Но и значительно повысить продажи, предоставляя покупателям товар в тот момент, когда он им нужен (когда они его хотят), а не через некоторое время.



Кроме этого, ИИ на основе нейронных сетей может заменить обслуживающий персонал в розничных магазинах или оптимизировать их работу. Яркий пример такого проекта — «умный» офлайн-магазин Walmart в Левиттауне, штат Нью-Йорк, в котором искусственный интеллект посредством камер видеонаблюдения в режиме реального времени отслеживает наличие конкретных товаров на полках, а также следит, чтобы продукты на полках не были просрочены. Кроме этого, ИИ Walmart помогает продавцам узнавать, в каком отделе нужно пополнить запасы, и отслеживает, когда тот или иной товар проходит кассу без сканирования (то есть предотвращает кражи).



Финансы и банковское дело. В этом секторе нейронные сети помогают прогнозировать рынки и искать фундаментальные и прочие закономерности в их поведении. Кроме этого, они также используются для обнаружения, предотвращения и прогнозирования мошенничества. К примеру, ПО SAS Real Time Decision Manage помогает банкам находить решения бизнес-вопросов (давать ли кредит конкретному клиенту), анализируя риски и возможную прибыль. Сервис Finprophet использует NN для прогнозирования широкого спектра финансовых инструментов, таких как фиатные валюты, криптовалюты, акции, фьючерсы.



Еще одним реальным примером использования нейросетей для обнаружения и предотвращения мошенничества является решение Citibank. Банк создал ИИ для обнаружения и предотвращения мошеннических операций по кредитным картам. Его искусственная нейронная сеть была обучена на большой базе данных, содержащей миллионы транзакций потребителей, и показывает отличные результаты.



Также нейронные сети широко используются банками для автоматизации высокочастотных повторяющихся задач, что ускоряет их решение и снижает вероятность человеческой ошибки, а также позволяет переориентировать усилия рабочей силы на другие процессы. Так, «Ernst&Young» уже заявили о сокращении затрат на такие задачи на 50–70% благодаря своей нейросети. JP Morgan Chase также начали использовать искусственные нейронные сети для сбора и анализа данных, соблюдения правил KYC и формирования документов.



Безопасность компьютерных систем. Нейронные сети также успешно используются для обнаружения мошенничества в интернете, обнаружения и ликвидации (лечения) вредоносного ПО, обнаружения спама, модерации контента, для борьбы с DDoS-атаками и другими видами киберугроз. Примером такого использования ИИ сетей является ICSP Neural от Symantec, защищающий от атак путем обнаружения и ликвидации вирусов и уязвимостей нулевого дня на USB-устройствах. Еще одним примером использования ANNs в целях безопасности является Shape security (этот стартап купили F5 Networks в 2019), который предоставляет несколько финансовых решений в области оптимизации и защиты приложений, особенно в тех случаях, когда организация использует гибридные или облачные ЦОД.





Спектр решений Shape security для защиты от мошенничества. Источник


Страхование. Это еще одна отрасль, использующая преимущества, предоставляемые нейросетями. Страховые компании используют нейронные сети для прогнозирования будущих коэффициентов убыточности, корректировки премий и обнаружения мошеннических требований. Реальный пример такого проекта — это Allstate. Их ИИ используют нейронные сети, чтобы отбирать «склонных к авариям» водителей и выставлять им соответствующую ставку.



Логистика. Нейронные сети используются в логистике, чтобы помочь во всем — от упаковки до доставки. В частности, они полезны для подсчета товаров по фото или видео, определения оптимального маршрута, для балансировки сборочной линии путем назначения рабочих мест рабочим в зависимости от их набора навыков и опыта, а также для выявления дефектов на производственной линии.



Например, автономная система Wise Systems позволяет пользователю планировать маршруты и следить за ними, настраивать маршруты доставки в режиме реального времени с помощью функций прогнозирования. Еще одно решение — ETA Windward Maritime AI от FourKites также использует нейронные сети для оптимизации транспортных маршрутов и прогнозирования времени доставки грузов.




Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: