Redes neuronales y aplicaciones prácticas: áreas de aplicación

Aplicaciones prácticas

Diversas aplicaciones

Las áreas de aplicación de las redes neuronales son diversas debido a la gran flexibilidad que ofrecen incluso en modelos simples y se refieren principalmente a aplicaciones con grandes datos no estructurados. Esto incluye, por ejemplo, clasificaciones (por ejemplo, reconocimiento de texto, reconocimiento de imágenes), aplicaciones de optimización industrial y técnica (clasificación, control, seguimiento y control), seguimiento y previsión de la evolución del mercado financiero (datos de series temporales), servicios de traducción (reconocimiento de voz, generación de texto), aplicaciones de marketing (predicción de patrones de venta, reconocimiento de patrones, etc.), transporte público y servicios públicos (predicción y prevención de cuellos de botella, etc.), así como algunas aplicaciones de teclado para smartphones y muchas más.

Áreas de aplicación particularmente interesantes para las empresas

Klassifizierung

Dado que las redes neuronales se pueden usar para clasificar datos no estructurados de alta dimensión, su uso en grandes empresas es particularmente obvio. Los ejemplos incluyen la clasificación y preselección de solicitantes, aplicaciones de marketing como clasificaciones de clientes, pero también aplicaciones especiales como chatbots en atención al cliente, detección de correo no deseado, protección de día cero en firewalls o software de reconocimiento de imágenes y texto. En general, se pueden reconocer y utilizar patrones útiles, lo que genera efectos como la prevención de ataques, el aumento de la eficiencia de las actividades de marketing y ventas y el ahorro de recursos humanos.

Vorhersage

En particular, las LSTM (memoria a largo plazo) son adecuadas para pronosticar datos de series temporales. Como resultado, el comportamiento del cliente, como las compras, se puede predecir a lo largo del tiempo en las ventas. Sin embargo, los LSTM también son adecuados para datos de series temporales no clásicas, es decir, para datos secuenciales, como textos, que pueden analizarse y luego generarse mediante el aprendizaje de patrones lingüísticos. Aquí juegan un papel la predicción de cuellos de botella o eventos en el transporte público y en el abastecimiento de la población, así como el seguimiento de cadenas productivas y logísticas complejas en la industria.

searchIT: un motor de búsqueda interno de la empresa utiliza redes neuronales

Iphos IT Solutions utiliza redes neuronales en varios productos. Esto incluye, por ejemplo, la reconocimiento completamente automático de texto en escaneos e imágenespara que sean clasificables y buscables en el motor de búsqueda interno de la empresa, searchIT, utilizando términos de búsqueda introducidos por el usuario. Ofertas adicionales searchIT diversas funciones, die das Buscar muchas fuentes de datos en la empresa agradable y eficiente, como el reconocimiento de sinónimos, la Reconocimiento de tonalidad en textos., o la clasificación automática de documentos de texto por tema.