Neuronale Netze und praktische Anwendungen: Einsatzgebiete

Science Fiction wird mit Neuronalen Netzen in vielen Bereichen – zumindest gefühlt – Realität. „Der aktuelle Hype und die vielfältigen Anwendungsgebiete machen es für Entscheider in Unternehmen schwer, potentielle Anwendungsgebiete und Nutzen aus der Technologie zu sehen“, weiß Christoph Wendl, CEO von Iphos IT Solutions, einem modernen IT Unternehmen aus Wien. Nachfolgend versuchen wir daher Orientierung zu geben, Basiswissen zu vermitteln und mögliche Anwendungsgebiete aufzuzeigen.

von | Nov 2, 2018

Praktische Anwendungen

Vielfältige Anwendungen

Die Anwendungsgebiete Neuronaler Netze sind durch die selbst in einfachen Modellen gegebene hohe Flexibilität vielfältig und betreffen vor allem Anwendungsfälle mit großen, unstrukturierten Daten. Darunter fallen etwa Klassifizierungen (z.B. Texterkennung, Bilderkennung), industrielle und technische Optimierungsanwendungen (Sortierung, Steuerung, Überwachung & Kontrolle), die Überwachung und Vorhersage von Finanzmarktentwicklungen (Zeitreihendaten), Übersetzungsdienste (Spracherkennung, Textgenerierung), Marketing-Applikationen (Vorhersage von Verkaufsmustern, Mustererkennungen, etc.), öffentlicher Verkehr und Versorgung (Vorhersage und Vermeidung von Engpässen, etc.), sowie manche Tastatur-Apps für das Smartphone und vielen mehr.

Für Unternehmen besonders interessante Einsatzgebiete

Klassifizierung

Da Neuronale Netze gut zur Klassifizierung hochdimensionaler, unstrukturierter Daten verwendet werden können, liegt ein Einsatz dieser in großen Unternehmen besonders nahe. Beispiele sind etwa die Klassifizierung und Vorabauswahl von Bewerbern, Anwendungen im Marketing-Bereich, wie etwa Kundenklassifizierungen, aber auch Spezialanwendungen wie z.B. Chatbots in der Kundenbetreuung, die E-Mail-Spam-Erkennung, Zero-Day Schutz in Firewalls, oder Bild- und Texterkennungssoftware. In Summe können so hilfreiche Muster erkannt und genutzt werden, was zu Effekten wie der Abwendung von Hacks, der Steigerung der Effizienz von Marketing- und Verkaufsaktivitäten und der Schonung von Personalressourcen führt.

Vorhersage

Insbesondere LSTMs (Long-Short-Term Memory) eignen sich für die Vorhersage von Zeitreihendaten. Dadurch können im Verkauf etwa Kundenverhalten, wie z.B. Käufe im Zeitverlauf vorhergesagt werden. LSTMs eignen sich aber auch für nicht klassische Zeitreihendaten, nämlich für sequentielle Daten, wie etwa Texte, die analysiert und durch das Erlernen von sprachlichen Mustern dann generiert werden können. Die Vorhersage von Engpässen oder Ereignissen im öffentlichen Verkehr und in der Versorgung der Bevölkerung spielen hier ebenso eine Rolle, wie die Überwachung von komplexen Fertigungs- und logistischen Ketten in der Industrie.

searchIT – eine unternehmensinterne Suchmaschine nutzt Neuronale Netze

Iphos IT Solutions setzt Neuronale Netze in mehreren Produkten ein. Dazu zählt etwa die vollautomatische Erkennung von Text in Scans und Bildern, um diese für die unternehmensinterne Suchmaschine searchIT durch Suchbegriffe, die durch den Nutzer eingegeben werden, klassifizier- und durchsuchbar zu machen. Zusätzlich bietet searchIT vielfältige Funktionen, die das Durchsuchen vieler Datenquellen im Unternehmen angenehmen und effizient gestalten, wie etwa die Synonym-Erkennung, die Erkennung von Tonalität in Texten, oder die automatische Klassifizierung von Textdokumenten nach Themen.

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