Нейромережі в 2024: революція в світі бізнесу

Нейронна мережа або нейромережа — це математична модель, обчислювальна система, що імітує складну роботу людського мозку. Подібно до того, як наш мозок використовує систему нейронних зв’язків, нейромережі застосовують штучні нейрони.

Це дозволяє їм визначати закономірності, збирати та аналізувати інформацію, розпізнавати звуки, символи та зображення, прогнозувати майбутнє, а головне — вчитися на власному досвіді.

Кожна нейромережа складається з кількох шарів штучних нейронів — вхідного рівня, прихованого рівня та вихідного рівня, на яких вона зчитує інформацію, обробляє її та робить висновки, відповідно.

Чи нейромережа та штучний інтелект — це одне й те саме? Ні, хоч вони тісно пов’язані між собою.

• Штучний інтелект (ШІ) — це загальна концепція, яка охоплює десятки різних методів та технологій. ШІ прагне навчитися виконувати будь-які задачі, що зазвичай потребують участі людського інтелекту — наприклад, розробляти ігри, керувати автомобілем це збирати аналітику із сотень датчиків Інтернету речей одночасно.
• Нейронна мережа — один із типів ШІ, натхненний роботою головного мозку.

• Багатошаровий персептрон (MLP) або нейронна мережа прямого зв’язку, також «класична» нейромережа — універсальний та потужний інструмент. Допомагає: розпізнавати зображення, працювати із текстами, аналізувати медичні зображення, робити фінансовий прогноз. Застосовується в робототехніці та ігровому ШІ.
• Згорткові нейронні мережі (CNN) — зазвичай застосовуються, щоб розпізнавати зображення та генерувати їх, також для комп’ютерного зору.
• Повторювальні або рекурентні нейронні мережі (RNN) — розпізнають несегментований неперервний рукописний текст та усне мовлення, перекладають та генерують текст, використовуються для чат-ботів.
• Глибокі нейронні мережі (DNN) — мають кілька шарів між шарами входу та виходу, іноді — десятки або сотні. Це дозволяє їм навчатися складнішим та абстрактнішим концепціям.
• Автокодери — використовуються для того, щоб стискати та обробляти великі обсяги даних.

Існують також десятки інших видів та комбінації різних архітектур.

Персональні рекомендації

Що роблять нейронні мережі:

• аналізують поведінку користувачів на сайті;
• виявляють закономірності;
• пропонують рішення.

Як це працює на прикладі електронної комерції? Нейромережа аналізує скільки часу клієнт проводить на кожній сторінці сайту, які товари переглядає, що додає в кошик, коли купляє. На основі цього пропонує товари, які можуть зацікавити покупця, персональні акції та знижки. За цим принципом працюють Amazon, AliExpress, Walmart.

Нейромережа може допомогти розробити ефективну маркетингову компанію і навіть створити продукт, який сподобається вашій цільовій аудиторії.

Netflix — яскравий приклад компанії, що використовує нейромережі для персональних рекомендацій. Нейронні мережі фіксують та аналізують складні взаємозв’язки: які фільми вибирає глядач, на яких елементах екрана він зупиняється, а які — прогортає, о котрій годині частіше споживає контент. На підставі цього створюються індивідуальні рекомендації.

Також проаналізувати наявну цільову аудиторію та визначити, що цікавить та подобається потенційним клієнтам, можна за допомогою рішень Big Data. Цей інструмент надає можливість провести аналітику за індивідуальними запитами, дослідити ринок та конкурентів, щоб приймати правильні рішення для подальшого розвитку бізнесу.

Нейромережі є частиною машинного навчання, яке застосовується у Big Data. Вони допомагають обробляти великі обсяги даних, щоб проаналізувати наявну цільову аудиторію та визначити, що зацікавить потенційних клієнтів.

Безпека: онлайн та офлайн

Як нейромережі допомагають із кібербезпекою:

• аналізують трафік в мережі, щоб виявити підозрілі дії;
• впізнають клієнта за допомогою біометричної аутентифікації — обличчя, голос, відбитки пальців;
• швидко реагують на кібератаки — наприклад, блокують доступ до важливої інформації.

Їх також використовують для офлайн-безпеки: нейромережі аналізують аудіо та відео з камер спостереження та реагують на сигнал про допомогу, крики, звуки стрільби, й автоматично надсилають сигнал службі охорони.

А як щодо банків? Нейромережі допомагають ухвалити рішення щодо позики конкретному клієнту — миттєво аналізують його кредитну історію і рівень доходу та прогнозують ризики. 

Нейронні мережі також виявляють незвичну поведінку клієнтів та запобігають шахрайству — банк бачить переводи на великі суми, повторні транзакції чи спроби оплатити покупку в іншій країні, та тимчасово блокує карту.

Фінансовий прогноз

Нейромережі аналізують дані про акції, обсяги торгів та інші фінансові показники, щоб прогнозувати майбутні рухи ринку. Це може допомогти інвесторам прийняти рішення щодо купівлі та продажу акцій або валюти.

Комп’ютерний зір

Автопілот Tesla використовує власний комп’ютерний зір Tesla Vision — 8 поєднаних між собою камер, що аналізують об’єкти навколо та розпізнають їх. Так автомобіль бачить пішоходів та транспортні засоби, зчитує знаки, миттєво помічає перешкоди та безпечно реагує на них.

Обробка тексту

Chat GPT, чат-боти, Google Assistant та Alexa — ці системи аналізують речення людини та обробляють їх, щоб дати відповідь на питання.

Як використати для свого бізнесу? Створити чат-бот, який знатиме відповіді на найбільш поширені питання клієнтів, та зможе цілодобово надавати допомогу. Наприклад, чат-бот інтернет-магазину може підказати, чи є товар в наявності, допомогти вибрати розмір та колір, підказати статус доставки та попросити клієнта написати відгук.

Правильно налаштований чат-бот може не тільки оптимізувати роботу магазину, але й зменшити витрати на офіс та кількість операторів служби підтримки.

Нейромережі в логістиці

Що можуть зробити нейронні мережі:

• підрахувати кількість товарів за допомогою камер відеоспостереження чи фото;
• запропонувати кращий маршрут та скорегувати його в процесі доставки товарів;
• спрогнозувати час, коли товар буде доставлений;
• виявити брак на виробничій лінії.

Нейромережі в бухгалтерії

Як використовувати:

• просканувати та проаналізувати великий обсяг документів та переконатися, що вони відповідають податковим та нормативним вимогам;
• автоматизувати рутинні завдання: обробку рахунків-фактур, узгодження банківських виписок, підготовку податкових декларацій;
• проаналізувати фінансові дані, щоб виявити потенційне шахрайство та захистити компанію від фінансових втрат.

Підсумуємо. Нейронні мережі можуть:

• аналізувати великі обсяги даних;
• розпізнавати текст та зображення;
• автоматизувати рутинні задачі;
• мінімізувати помилку через людський фактор;
• генерувати контент: тексти, картинки та музику;
• знизити витрати завдяки економії часу та кількості працівників.

Проаналізувати дані, отримані з різних нейронних мереж, автоматизувати звітність та побудувати прогнозну аналітику можна за допомогою Дата-платформи від Київстар.

Є, але це, скоріше, нюанси, на які треба зважати:

• Навчання нейромережі займає час та потребує великих обсягів даних. Наприклад, щоб навчити нейронну мережу розпізнавати товари, потрібно надати їй сотні якісних фотографій таких товарів;

• Нейромережі можуть бути вразливими до маніпуляцій шахраїв, які навмисно вводять неправдиві дані. Питання розв’язується постійним контролем та перевірками нейронної мережі;

• Відповідно, щоб запустити та працювати з нейронною мережею, потрібен час, фінанси та спеціалісти.

   

Читайте також:

• Штучний інтелект та корпоративні зміни: на що чекати у 2024 році;
• Чи забере штучний інтелект вашу роботу та яке у нього майбутнє;
• Чому працівники приховують від керівництва, що використовують ШІ;
• Що з бізнесом: коротко про стан економіки та компаній на червень 2024;

та скористайтеся пошуком, щоб знайти більше цікавих і корисних статей на Kyivstar Business Hub.