Как работают нейронные сети?

Нейронная сеть — это куча нейронов, связанных синапсами. Что касается подделки, то роль нейронов выполняют единицы, выполняющие вычисления. Каждый из этих «нейронов»

1. Получает информацию с информационного слоя

2. Измеряет его, выполняя с ним простые вычисления

3. Отправить на другой «нейрон».

Как правило, нейронные сети состоят из трех типов нейронов:

ввод ›› доход ›› прикрыт.

Только однослойные нейронные сети делают исключение. У них нет закрытых нейронов.

Синапсы отвечают за связь нейронов друг с другом. Каждый нейрон имеет разные исходящие синапсы, которые уменьшают или усиливают знак. Это позволяет нейронам работать одинаково, но показывать разные результаты в зависимости от конкретных обстоятельств.

Кроме того, нейроны способны изменять свои свойства в течение неопределенного периода времени.

Таким образом, средняя нейронная сеть работает так, она получает определенную информацию через информационный слой нейронов, информация подготавливается нейронами и передается на следующий слой с помощью синапсов, каждый из которых имеет свой коэффициент;

следующий слой нейронов получает данные, то есть объем всей информации для нейронных сетей, которые дублируются весовыми коэффициентами (каждый сам по себе);

последующее значение включается в работу по вводу в действие, что приводит к развитию данных о доходности, данные передаются, пока не дойдут до последнего выхода.

Первичная диспетчеризация нейросети не даст нужных результатов, так как она еще не обучена. Таким образом, требуется некоторое усилие, чтобы нейронная сеть была проинструктирована, прежде чем заставить ее работать по-настоящему.

Применение нейронных сетей в различных отраслях

Поскольку нейронная организация должна быть построена и настроена в явном виде в соответствии с трудностями, которые она призвана решить, вы не можете просто наложить на решение машинного обучения, которое другой человек разработал для своих конкретных обстоятельств и набора информации. Самый идеальный подход к тому, чтобы решить, можете ли вы использовать нейронные сети в своем собственном бизнесе, а затем извлечь выгоду из достигнутого с их помощью увеличения, состоит в том, чтобы узнать и увидеть, как нейронные сети сходятся и работают в масштабах различных предприятий; это прольет свет на ваше собственное конкретное обстоятельство. Я поделился несколькими моделями для вас ниже.

Маркетинг

В маркетинге мы выделяем клиентов, способных решительно реагировать на товар или администрацию, и сосредотачиваемся на любой рекламе или продажах им. Целевой маркетинг включает в себя сегментацию рынка, где мы разделяем рынок на безошибочно узнаваемые группы клиентов с различным покупательским поведением. Нейронные сети идеально подходят для этого, сегментируя клиентов по основным качествам, включая социально-экономическое положение, финансовое положение, географическое положение, примеры покупок и отношение к товару.

Неуправляемые нейронные сети можно использовать для естественного сбора и разделения клиентов в зависимости от близости их качеств, в то время как управляемые нейронные сети могут быть подготовлены для повышения квалификации с ограничениями между фрагментами клиентов, зависящими от сбора клиентов с реализованными именами разделов, например, последующий покупатель, случайный покупатель, необычный покупатель. Машинное обучение может сэкономить вашей ассоциации время и деньги, гарантируя, что вы попытаетесь не связываться с клиентами, которые, вероятно, не отреагируют. Одно исследование показало, что нейронные сети можно использовать для повышения скорости реакции в среднем с одного-двух процентов до 95%, в основном за счет выбора клиентов, которым следует отправлять рекламу по почте прямого маркетинга. Нейронные сети также можно использовать для проверки стандартов личного поведения клиентов в долгосрочной перспективе и для выяснения того, как отличить, когда клиент собирается превратиться в соперника.

Розничная торговля и продажи

Нейронные сети отлично подходят для определения сделок из-за их способности одновременно учитывать различные факторы, например, рыночный интерес к товару, дискреционный денежный поток клиента, численность населения, стоимость товара и стоимость соответствующих услуг. Предметы. Оказалось, что оценка сделок в универсальных магазинах и у поставщиков скидок превосходит традиционные статистические методы, такие как регрессия, так же, как и человеческие специалисты.

Еще одна важная область, в которой розничная торговля и сделки могут получить прибыль от нейронных сетей, — это проверка покупательской корзины, например, сбор и предоставление данных, определяющих, какие товары часто покупаются вместе, или нормальная временная задержка между сделками двух товаров.

Розничные продавцы могут использовать эти данные для выбора формата магазина: если проверка покупательской корзины выявляет тесную взаимосвязь между товарами А и Б, они могут соблазнить покупателей купить товар Б, поставив его рядом с товаром А на стеллажах. Если существует связь между двумя товарами в долгосрочной перспективе, скажем, в течение полугода после покупки принтера клиент возвращается для покупки другого картриджа, в этот момент розничные продавцы могут использовать эти данные для связи с клиентом, уменьшая возможность того, что клиент купит товар у соперника.

Банковское дело и финансы

Одной из основных областей банковского дела и финансов, на которую повлияли нейронные сети, является обмен и денежное прогнозирование. С 1990-х годов нейронные сети эффективно применялись для решения таких задач, как оценка и поддержка второстепенной защиты, прогнозирование ценности судьбы, оценка масштаба обмена, исполнение запасов и ожидание определения.

Тем не менее, существует множество различных областей банковского дела и финансов, которые были улучшены с помощью нейронных сетей. В течение долгого времени банки использовали методы кредитного скоринга, чтобы выяснить, каким продвинутым кандидатам они должны одолжить наличные деньги. Как правило, статистические методы управляют программным обеспечением. В любом случае, сегодня нейронные сети — это скрытые достижения, движущие динамикой. Системы кредитного скоринга могут выяснить, как эффективно распознавать большие или беспомощные кредитные шансы. Нейронные сети также успешно научились предвидеть корпоративную неплатежеспособность.

Страхование

Страховой бизнес может использовать нейронные сети в тех же методах, что и маркетинговый бизнес: держатели полисов могут быть разделены на группы в зависимости от их практики, что может помочь в принятии решения об обязательной оценке расходов. Кроме того, как и в банковской и финансовой сферах, страховой бизнес постоянно помнит о необходимости распознавать вымогательство — нейронные сети могут быть готовы выяснить, как идентифицировать поддельные случаи или странные условия. Соперничество в страховом бизнесе носит дикий характер, и когда страхователь увольняется, из его опыта можно извлечь полезные данные, которые могут показать, почему он ушел. Использование машинного обучения для обработки вклада определенных клиентов, побуждающих их оставаться, таких как снижение их расходов или предоставление вознаграждений без претензий, может помочь удержать хороших клиентов.

Телекоммуникации

Машинное обучение предлагает телекоммуникационным организациям безошибочную возможность получить значительно более полную картину своей деятельности и своих клиентов, а также дополнить свои усилия по развитию. Несколько организаций используют прогресс нейронных сетей для изучения информации о клиентах и ​​звонках, чтобы предвидеть, когда и почему клиент, вероятно, собирается уйти к другому претенденту. Многие телекоммуникационные организации используют машинное обучение, чтобы предвидеть последствия применения специальных методов, а также фильтровать и уточнять информацию, чтобы найти наиболее продуктивных клиентов.

Различные применения нейронных сетей в телекоммуникациях включают:

– Оптимизация управления и характера администрирования за счет непрерывного изучения сетевого трафика.

– Постепенный анализ записей информации о звонках для немедленного распознавания ложных действий

– Предоставление специалистам по фокусу звонков возможности быстро и продуктивно менять планы звонков индоссантам.

– Адаптация маркетинговых усилий к конкретным клиентам с использованием достижений в области коммуникации между людьми

- Использование опыта в поведении и использовании клиентов для создания новых элементов и администраций.

Управление операциями

Нейронные сети эффективно используются в управлении операциями, особенно в зонах планирования и организации. Исследования и разработки, касающиеся планирования машин, механических производственных систем и изготовления клеток с использованием нейронных сетей, стали обычным явлением в течение более пятнадцати лет. Другие вопросы планирования, такие как составление расписания, планирование проектов и планирование многопроцессорных задач, также решаются с помощью нейронных сетей.

Использование нейронных сетей в различных упражнениях по организации и контролю операций охватывает широкий спектр применения, от оценки процентов до планирования и контроля в цехе. Нейронные сети также использовались для отображения воспроизведения, чтобы лучше изучить структуру сборки.

Управление операциями также выигрывает от нейронных сетей рядом с контролем качества, поскольку нейронные сети можно координировать с традиционными методами статистического контроля для повышения их производительности. Примеры этого включают нейронную организацию, используемую для проверки кувшинов с безалкогольными напитками, чтобы убедиться, что каждый кувшин наполнен и закрыт надлежащим образом.

Нейронные сети также могут использоваться в диагностике и используются для выявления недостатков в электрическом оборудовании и спутниковых сетях связи. Задачи управления венчурным предприятием дополнительно решались с помощью нейронных сетей для измерения времени завершения проекта для информационных рабочих проектов или для прогнозирования обязанностей и времени передачи в проектах разработки и улучшения программного обеспечения.