Применение нейронных сетей для реального бизнеса

Про нейронные сети уже опубликовано масса подробных статей, которые детально все объясняют с научной точки зрения. Попробуем не вдаваться в подробности, а на бытовом уровне описать то, как можно применять нейронные сети и машинное обучение для реальных задач в онлайн бизнесе и интернет-маркетинге.

Нейронные сети – принципиально новый подход в решение задач, которые решались алгоритмическим программированием. Нет необходимости строить алгоритмы под все возможные случаи развития системы или процессов в системе и стремиться предугадать все варианты и описать логику для них. Нейронные сети позволяют на основе большого числа накопленных данных, самостоятельно найти закономерности и связи в заранее не явных аспектах и использовать эту информацию для дальнейшего прогнозирования, классификации и управления данными и процессами.

Примитивно, можно примерно так описать процесс работы нейронных сетей:  нейронная сеть на входе получает большой объем информации (big data). Затем данная информация анализируется, нейронная сеть обучается (machine learning) на основе положительных и отрицательных примеров. В процессе обучения формируется структура нейронной сети, которая в дальнейшем может решать задачи идентификации, классификации, прогнозирования.

Нейронные сети целесообразно использовать в бизнес-задачах, в таких ситуациях:

  • Накопленное огромное количество различных данных;
  • Пока не существует рабочих методов по обработке и систематизации этих данных;
  • Данные искажены, повреждены, неполны или не систематизированы;
  • Существует большое разнообразие данных и на первый взгляд сложно установить между ними связи и закономерности.

 

Варианты и примеры возможного применения нейронных сетей и машинного обучения для бизнес-задач:

  • Прогнозирование, оценка рисков. (Прогнозирование спроса, объема продаж, среднего чека, частоты продаж, загрузки оборудования  для оптимизации количества наличных денежных средств, складских мест и прочих ресурсов);
  • Поиск трендов, корреляций, тенденций. Прогнозирование дальнейшего развития системы и предсказание возможных изменений;
  • Распознавание фото, видео, аудио контента. Различные сервисы и онлайн приложения с применением технология распознавания. (Пример нашего проекта «LiarScan» для распознавания лжи);
  • Машинное обучение для ведения диалогов компьютерными системами. Для автоматизации деятельности операторов в онлайн-чатах, телефонных операторов и мессенджеров. Разработка чат-ботов.
Гемблинг без Бана? Возможно ли... Применение нейронных сетей для реального бизнеса как понять что сайт взломали или накручивают ПФ? Как самостоятельно продвигать свой сайт? На что смотреть при покупке готового интернет-магазина Применение Big Data в онлайн бизнесе 10 Фактов о московской аудитории медицинских клиник Весь блог...

Суммарный клиентский трафик за сутки:

81672