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

کابردهای شبکه عصبی در کسب و کار

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

آیا می خواهید چند نمونه عالی از کاربردهای شبکه های عصبی در کسب و کار را ببینید؟ پس این مطلب را بخوانید و از موارد عالی پیاده سازی هوش مصنوعی، داده کاوی و یادگیری ماشین در صنایع مختلف لذت ببرید.

 

شبکه های عصبی چیست؟

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 های عصبی چگونه کار می کنند؟

شبکه های عصبی

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.

نمونه هایی از کاربردهای شبکه های عصبی در کسب و کار

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:

 

تجارت الکترونیک؛

دارایی، مالی و سرمایه گذاری؛

مراقبت های بهداشتی؛

امنیت؛

لجستیک.

تجارت الکترونیک

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.

آمازون محصولات مرتبط را نشان می دهد.

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

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

در مورد کاربردهای پیچیده تر شبکه های عصبی در تجارت الکترونیک، راه اندازی بسیار جالبی به نام PixelDTGAN وجود دارد. این محصول برای کمک به فروشندگان در صرفه جویی در بودجه در خدمات عکاسان توسعه یافته است. نیازی به سازماندهی مجموعه های عکس نیست زیرا الگوریتم ویژه به طور خودکار تصاویر لباس های مدل ها را می سازد. تنها کاری که باید انجام دهید این است که اندازه تصاویر موارد را به 64در64 تغییر دهید و نتیجه را بگیرید.

نمونه هایی از نتایج PixelIDTGAN

نمونه هایی از نتایج PixelIDTGAN

مالی و سرمایه گذاری

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

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

در مورد پیش بینی مالی، روش های زیادی وجود دارد که تغییرات نرخ ارز را پیش بینی می کند. به عنوان مثال، استارت آپ Finprophet نرم افزاری است که از یک شبکه عصبی یادگیری عمیق برای ارائه پیش بینی در مورد طیف گسترده ای از ابزارهای سرمایه گذاری مالی مانند ارزها، ارزهای دیجیتال، سهام، معاملات آتی استفاده می کند.

کاربرد Finprophet در پیش بینی بیت کوین

کاربرد Finprophet در پیش بینی بیت کوین

مراقبت های بهداشتی

ایجاد و آموزش شبکه عصبی برای استفاده در این صنعت بسیار دشوار است زیرا به دقت بالایی نیاز دارد. برای سال‌های متمادی استفاده از این فناوری برای معاینه بیماران و تشخیص آنها خیالی به نظر می‌رسید. اما بالاخره امکان پذیر شد.

IBM Watson قدرتمندترین ابزار هوش مصنوعی در جهان است. آموزش شبکه عصبی برای تمرین پزشکی 2 سال طول کشید. میلیون‌ها صفحه از مجلات دانشگاهی پزشکی، سوابق پزشکی و سایر اسناد برای یادگیری در این سیستم آپلود شد. و اکنون می تواند تشخیص را سریعاً انجام دهد و بهترین الگوی درمانی را بر اساس شکایات و تاریخچه بیمار پیشنهاد کند.

نسخه اصلی IBM Watson

نسخه اصلی IBM Watson شامل 2800 هسته پردازنده و 15 ترابایت حافظه است.

استفاده پزشکان از قابلیت های IBM Watson

پزشکان می توانند با کمک تبلت های دارای اتصال ابری از قابلیت های IBM Watson استفاده کنند.

امنیت

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

ICSP Neural scanning

یکی دیگر از نمونه های استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای اهداف امنیتی Shape Security است که چندین راه حل مالی ارائه می دهد.

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای اهداف امنیتی

لجستیک

این صنعت نیاز به مدیریت زیادی دارد که قرار است به صورت دستی توسط کارکنان بسیاری از شرکت ها انجام شود. اما امروزه شبکه های عصبی قادر به مسیریابی و ارسال هستند.

به عنوان مثال، Waze یک سیستم مسیریابی خودکار است که به کاربر اجازه می دهد:

  • برنامه ریزی مسیرها و نظارت بر آنها را انجام دهد.
  • وضعیت مسیرهای حمل و نقل را در زمان واقعی پیش بینی کند.
تصویری از مسیریاب

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

تصویری از FourKites

خودروسازی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در این صنعت برای خودکارسازی فرآیندها استفاده می شوند. به عنوان مثال، تسلا از یک شبکه عصبی برای سیستم خودکار در وسایل نقلیه استفاده می کند. با کمک هوش مصنوعی آموزش دیده، خط کشی های جاده را تشخیص می دهد، موانع را تشخیص می دهد و جاده را برای راننده ایمن تر می کند.

نمونه ای از چیزی که سیستم خودکار تسلا می بیند

نمونه ای از چیزی که سیستم خودکار تسلا می بیند

همانطور که می بینید، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آینده همه صنایع هستند. این فناوری‌ها به تصمیم‌گیری، خودکارسازی فرآیندهای کاری، جلوگیری از تقلب و انجام سایر وظایف مهم کمک می‌کنند. و به توسعه خود ادامه خواهند داد.

اگر فعلا فرصت مطالعه این مقاله را ندارید می توانید فایل PDF آن را برای مطالعه در زمان دیگری دانلود کنید.

این محصولات می تواند برای شما مفید باشد:

تخفیف!
تخفیف!
-10% تخفیف

کتاب های چاپی و الکترونیکی

کتاب گنج پنهان

۵۳,۰۰۰ تومان۱۲۹,۵۰۰ تومان
تخفیف!
-10% تخفیف

کتاب های چاپی و الکترونیکی

کتاب تند آموز رپیدماینر (RapidMiner)

۴۳,۵۰۰ تومان۱۰۶,۰۰۰ تومان
به این مطلب رای دهید

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

سوالی دارید؟ با ما صحبت کنید!
مکالمه را شروع کنید
سلام! برای چت در WhatsApp پرسنل پشتیبانی که میخواهید با او صحبت کنید را انتخاب کنید