Réseaux de neurones et applications pratiques : domaines d'application

Applications pratiques

Applications diverses

Les domaines d'application des réseaux de neurones sont divers en raison de la grande flexibilité donnée même dans des modèles simples et concernent principalement des applications avec des données volumineuses et non structurées. Cela comprend, par exemple, les classifications (par exemple, la reconnaissance de texte, la reconnaissance d'images), les applications d'optimisation industrielle et technique (tri, contrôle, surveillance et contrôle), la surveillance et la prévision des évolutions des marchés financiers (données de séries chronologiques), les services de traduction (reconnaissance vocale, génération de texte), des applications marketing (prédire les modèles de vente, reconnaissance des modèles, etc.), les transports publics et les services publics (prédire et éviter les goulots d'étranglement, etc.), ainsi que certaines applications de clavier pour smartphones et bien d'autres.

Des domaines d'application particulièrement intéressants pour les entreprises

Klassifizierung

Étant donné que les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour classer des données non structurées de grande dimension, leur utilisation dans les grandes entreprises est particulièrement évidente. Les exemples incluent la classification et la présélection des candidats, les applications marketing telles que les classifications de clients, mais aussi des applications spéciales telles que les chatbots dans le service client, la détection des spams par e-mail, la protection zero-day dans les pare-feu ou les logiciels de reconnaissance d'images et de texte. Dans l'ensemble, des modèles utiles peuvent être reconnus et utilisés, ce qui entraîne des effets tels que la prévention des piratages, l'augmentation de l'efficacité des activités de marketing et de vente et l'économie de ressources humaines.

prévision

En particulier, les LSTM (Long-Short-Term Memory) conviennent à la prévision de données de séries temporelles. En conséquence, le comportement des clients, tels que les achats, peut être prédit au fil du temps dans les ventes. Cependant, les LSTM conviennent également aux données de séries chronologiques non classiques, à savoir aux données séquentielles, telles que les textes, qui peuvent être analysées puis générées par l'apprentissage de modèles linguistiques. La prévision des goulots d'étranglement ou des événements dans les transports publics et dans l'approvisionnement de la population joue ici un rôle, tout comme le suivi des chaînes complexes de fabrication et de logistique dans l'industrie.

searchIT – un moteur de recherche interne à l'entreprise utilise des réseaux de neurones

Iphos IT Solutions utilise des réseaux de neurones dans plusieurs produits. Cela inclut, par exemple, la reconnaissance entièrement automatique du texte dans les scans et les imagesafin de les rendre classifiables et consultables pour le moteur de recherche interne de l'entreprise, searchIT, à l'aide des termes de recherche saisis par l'utilisateur. Offres supplémentaires diverses fonctions de searchITque le Rechercher de nombreuses sources de données dans l'entreprise agréable et efficace, comme la reconnaissance des synonymes, la Reconnaissance de la tonalité dans les textes, ou la classement automatique des documents texte par sujet.