Невронни мрежи – история, развитие и възможни приложения за бизнеса

Практически ползи и приложения

​

Разнообразни приложения

Поради високата степен на гъвкавост, областите на приложение дори на най-простите модели невронни мрежи, са наистина разнообразни. Те се отнасят преди всичко към обработката на големи, неструктурирани масиви от данни. Това включва класификации (напр. разпознаване на текст, разпознаване на изображения), промишлени и технически приложения за оптимизация (сортиране, управление, наблюдение и контрол), мониторинг и прогнозиране на развитието на финансовите пазари, услуги за превод (разпознаване на реч, генериране на текст), маркетингови приложения (прогнозиране на продажби, разпознаване на шаблони, закономерности и прочее), обществен транспорт и логистика (прогнозиране и избягване на забавяния), както и при някои клавиатурни приложения за смартфона и други.

Класификация

Тъй като невронните мрежи могат да се използват изключително добре за класифициране на Високомерни, неструктурирани данни, това може да е от особена важност при използването им в големи предприятия. Примерите включват класификацията и предварителния подбор на кадри, приложения в маркетинговия сектор, като например класификациране на клиентската база, но също така и специални приложения като чат-ботове при поддръжката на клиенти, при електронната поща за откриване на спам, при блокиране на Zero-Day-атаки в защитните стени, или пък при софтуер за разпознаване на изображения и текст.

Накратко казано, невронните мрежи спомагат до сериозна степен идентифицирането на определени модели и закономерности, които да бъдат използвани впоследствие за повишаване на сигурността, ефективността в маркетинг- и продажбените дейности, и оптимизацията на наличните ресурси.

Прогнозиране

Някои типове невронни мрежи (по-специално LSTM – мрежите) са особено подходящи за извеждане на прогнози от времеви масиви данни. Така, като резултат от следенето на потребителското поведение (като напр. Направените покупки през даден период от време) могат да се прогнозират належащи трендове и тенденции. Наред с това, LSTMs са подходящи и за анализ на некласически тип данни, като например за извеждане на прогнози от последователен тип данни, като текстове. Така, на базата на получения модел обработен след изучаването на езиковите правила, след това може да бъде генерирана например реч.

searchIT – корпоративната търсачка, която използва невронни мрежи и ИИ.

Iphos IT Solutions използва невронни мрежи в няколко свои продукта. Това включва например напълно автоматизираното решение за разпознаване на текст в сканирания и изображения. Подложени на индексация и класификация от ИИ, крайният резултат е, че достъпът до тях може да бъде заявявен само след въвеждане на кодова дума от страна на потребителя. Допълнително към това, searchIT предлага разнообразни функции, които правят претърсването на множество източници на данни в предприятието лесно и ефективно, като например разпознаване на синоними, оптимизация и автоматизация на дейности, свързани с GDPR, и дори автоматичната класификация на текстови документи по теми.