Reti neurali e applicazioni pratiche: ambiti di applicazione

Applicazioni pratiche

Varie applicazioni

Le aree di applicazione delle reti neurali sono diverse a causa dell'elevata flessibilità data anche in modelli semplici e riguardano principalmente applicazioni con dati di grandi dimensioni e non strutturati. Ciò include, ad esempio, classificazioni (ad es. riconoscimento di testo, riconoscimento di immagini), applicazioni di ottimizzazione industriale e tecnica (ordinamento, controllo, monitoraggio e controllo), monitoraggio e previsione degli sviluppi del mercato finanziario (dati di serie temporali), servizi di traduzione (riconoscimento vocale, generazione di testo), applicazioni di marketing (previsione di modelli di vendita, riconoscimento di modelli, ecc.), trasporto pubblico e servizi pubblici (previsione ed prevenzione di colli di bottiglia, ecc.), nonché alcune app per tastiera per smartphone e molte altre.

Ambiti di applicazione particolarmente interessanti per le aziende

Klassifizierung

Poiché le reti neurali possono essere utilizzate per classificare dati ad alta dimensione e non strutturati, il loro utilizzo nelle grandi aziende è particolarmente ovvio. Gli esempi includono la classificazione e la preselezione dei candidati, le applicazioni di marketing come le classificazioni dei clienti, ma anche applicazioni speciali come i chatbot nel servizio clienti, il rilevamento dello spam e-mail, la protezione zero-day nei firewall o il software di riconoscimento di immagini e testo. Tutto sommato, è possibile riconoscere e utilizzare schemi utili, il che porta a effetti come la prevenzione degli attacchi informatici, l'aumento dell'efficienza delle attività di marketing e vendita e il risparmio di risorse umane.

Vorhersage

In particolare, le LSTM (Long-Short-Term Memory) sono adatte per la previsione di dati di serie temporali. Di conseguenza, il comportamento dei clienti, come gli acquisti, può essere previsto nel tempo nelle vendite. Tuttavia, gli LSTM sono adatti anche per dati di serie temporali non classici, in particolare per dati sequenziali, come i testi, che possono essere analizzati e quindi generati imparando modelli linguistici. La previsione di strozzature o eventi nei trasporti pubblici e nell'approvvigionamento della popolazione gioca un ruolo importante, così come il monitoraggio di complesse catene produttive e logistiche nell'industria.

searchIT – un motore di ricerca interno all'azienda che utilizza reti neurali

Iphos IT Solutions utilizza reti neurali in diversi prodotti. Ciò include, ad esempio, il riconoscimento completamente automatico del testo nelle scansioni e nelle immaginial fine di renderli classificabili e ricercabili per il motore di ricerca interno all'azienda searchIT utilizzando i termini di ricerca inseriti dall'utente. Inoltre offre diverse funzioni di searchITche il Cerca molte fonti di dati in compagnia piacevole ed efficiente, come il sinonimo di riconoscimento, il Riconoscimento della tonalità nei testi, o il classificazione automatica dei documenti di testo per argomento.