Vad är ett artificiellt neuronnät?
Ett neuronnät är en metodik eller en uppsättning algoritmer som fungerar på samma sätt som en mänsklig hjärna. Det använder djupinlärningstekniker för att känna igen mönster och drar slutsatser utan mänsklig inblandning.
Neuronnät, en typ av maskininlärning, lär sig och förfina resultat över tid. De kan organiskt lära sig och modellera komplexa, icke-linjära relationer. De kan också hitta genvägar, vilket är mycket värdefullt vid stor dataanalys. Neurala nätverk kan sluta relationer och självreparation när data saknas eller felförhållanden uppstår.
Vad är affärsnyttan med artificiellt neuronnät?
Ett djupt neuronnät erbjuder flera affärsfördelar. Dessa kan exempelvis ge:
- Upptäck bedrägerier.I flera branscher hjälper neuralt nätverk till att förhindra bedrägerier genom att upptäcka och skicka varningar om bedrägliga system.
- Fördjupa kundrelationerna. Företag kan använda neurala nätverk för att bättre identifiera kundsegment, rikta sina marknadsförings- och försäljningsinsatser och avgöra varför kunder kan välja sin konkurrens.
- Förfina marknadsföringsinitiativ. Evolutionära neurala nätverksapplikationer kan användas för att skapa segmentspecifika marknadsföringskampanjer. Till exempel:
- I detaljhandeln kan de göra prognoser mer exakta, vilket ger en bättre bild av vilka produkter som köptes en viss dag, hur många gånger och vilka kombinationer av produkter som köpts oftast.
- Inom finans kan de tillhandahålla mer exakta prognoser för växelkurser och aktiekurser och göra det möjligt för banker att erbjuda lån baserat på insamlad statistisk data.
- På tillverkningsgolv kan de analysera data från maskiner, sensorer, fyrar och kameror för att övervaka och optimera anläggningsprocesser.
- I försäkring gör de det möjligt för försäkringsgivare att segmentera sina kunder för marknadsföring, prissättning och riskändamål.
