کاربردهای شبکه های عصبی در کسب و کار (همراه با مثال!)

هیچ مهندس و توسعه دهنده ای بهتر از طبیعت نیست. بنابراین، دانشمندان اغلب از اصول و ساختارهای طبیعی در اختراعات خود استفاده می کنند و شبکه های عصبی یکی از این موارد هستند. شبکه های عصبی مدل های ریاضی هستند که به نوعی عملکرد مغز انسان را تقلید میکنند. شبکه های عصبی سیستم هایی هستند که می توانند یاد بگیرند. آنها نه تنها مطابق با الگوریتم ها و فرمول های داده شده بلکه بر اساس تجربیات گذشته عمل می کنند. علاوه بر این، ساختار آنها و اصل عملکرد آنها را کمی دقیق تر بررسی خواهیم کرد.

شبکه عصبی مجموعه ای از نورون ها است که توسط سیناپس ها به هم متصل شده اند. وقتی در مورد مصنوعی صحبت می کنیم، نقش نورون ها توسط واحدهایی که محاسبات را انجام میدهند بازی می کنند. هر یک از این “نورون ها”:

• داده ها را از لایه ورودی دریافت می کند.
• داده ها را با انجام محاسبات ساده پردازش می کند.
• و سپس آن را به “نورون” دیگری منتقل می کند. معمولاً شبکه های عصبی از سه نوع لایه تشکیل شده اند:
• ورودی.
• خروجی.
• پنهان.

سیناپس ها مسئول اتصال نورون ها به یکدیگر هستند. هر نورون دارای چندین سیناپس خروجی است که سیگنال را ضعیف یا تقویت می کند. این امکان را برای نورون‌ها فراهم می‌کند که به یک روش کار کنند، اما بسته به یک موقعیت خاص، نتایج متفاوتی را نشان دهند.

همچنین، نورون ها قادر به تغییر ویژگی های خود در یک دوره زمانی هستند.

بنابراین، یک شبکه عصبی معمولی مانند زیر عمل می کند:

• داده های خاصی را از طریق لایه ورودی نورون ها دریافت می کند.
• داده ها توسط نورون ها پردازش شده و با کمک سیناپس هایی که هر کدام ضریب خاص خود را دارند به لایه بعدی منتقل می شوند.
• لایه بعدی نورون ها اطلاعاتی را دریافت می کنند که مجموع همه داده های شبکه های عصبی است که در ضرایب وزنی (هر کدام به تنهایی) ضرب می شوند.
• مقدار حاصل به تابع فعال سازی جایگزین می شود و در نتیجه اطلاعات خروجی تشکیل می شود.
• اطلاعات تا رسیدن به خروجی نهایی منتقل می شود.

اولین راه اندازی شبکه عصبی نتایج درستی نخواهد داشت، زیرا هنوز آموزش ندیده است. بنابراین، مدتی طول می کشد تا شبکه عصبی قبل از انتشار آن به کار واقعی آموزش داده شود.

شبکه های عصبی به طور گسترده در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می گیرند. هم شرکتهای بزرگ و هم استارت آپ ها از این فناوری استفاده می کنند. اغلب، شبکه های عصبی را می توان در انواع صنایع یافت: از تجارت الکترونیک گرفته تا ساخت وسایل نقلیه.

بنابراین، اجازه دهید به چند نمونه از کاربردهای شبکه های عصبی در کسب و کارهای مختلف نگاه کنیم. عمدتاً در:

شبکه های عصبی در این صنعت برای اهداف مختلفی مورد استفاده قرار می گیرد. اما متداول ترین مثال از کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در تجارت الکترونیک شخصی سازی تجربه خریدار است. به عنوان مثال، Amazon، AliExpress و سایر پلتفرم‌های تجارت الکترونیک از هوش مصنوعی برای نشان دادن محصولات مرتبط و توصیه شده استفاده می‌کنند. این مجموعه محصولات بر اساس رفتار کاربران شکل می گیرد. این سیستم ویژگی های اقلام خاصی را تجزیه و تحلیل می کند و موارد مشابه را نشان می دهد. در موارد دیگر، ترجیحات فرد را تعریف می کند و به خاطر می آورد و مواردی را نشان می دهد که با آنها مطابقت دارند.

آمازون محصولات مرتبط را نشان می دهد.

AliExpress محصولات توصیه شده را بر اساس موارد مشاهده شده توسط کاربر نشان می دهد.

نمونه هایی از نتایج PixelIDTGAN

در این صنعت، برنامه های شبکه عصبی برای تشخیص، مدیریت و پیش بینی تقلب به کار گرفته می شود. بیایید به چند نمونه نگاه کنیم. یک مثال عالی از برنامه های کاربردی مالی شبکه عصبی، برنامه مدیریت تصمیم گیری بلادرنگ (Real-Time) شرکت SAS است. این برنامه به بانک ها کمک می کند تا راه حل هایی برای مسائل تجاری (مثلاً اعطای تسهیلات اعتباری و وام به یک فرد خاص) با تجزیه و تحلیل ریسک و سودهای احتمالی پیدا کنند.

تصویری از برنامه مدیریت تصمیم گیری بلادرنگ (Real-Time) شرکت SAS

کاربرد Finprophet در پیش بینی بیت کوین

شبکه های عصبی به طور گسترده برای محافظت در برابر ویروس های کامپیوتری، کلاهبرداری و غیره استفاده می شوند که یکی از نمونه های آن ICSP Neural از Symantec است که با تعیین دستگاه‌های USB حاوی ویروس، از حملات سایبری محافظت می‌کند.

ICSP Neural scanning

تصویری از مسیریاب

یک برنامه کاربردی دیگر FourKites است که به برنامه ریزی و نظارت بر مسیرها در زمان واقعی و پیش بینی زمان تحویل کمک می کند.

تصویری از FourKites