Нейронные сети и практическое применение: области применения

Практическое применение

Разнообразные приложения

Области применения нейронных сетей разнообразны благодаря высокому уровню гибкости даже в простых моделях и в первую очередь касаются приложений с большими неструктурированными данными. К ним относятся классификации (например, распознавание текста, распознавание изображений), приложения промышленной и технической оптимизации (сортировка, контроль, мониторинг и контроль), мониторинг и прогнозирование развития финансового рынка (данные временных рядов), услуги перевода (распознавание речи, генерация текста), маркетинг. приложения (прогнозирование закономерностей продаж, распознавание образов и т. д.), общественный транспорт и коммунальные услуги (прогнозирование и обход узких мест и т. д.), а также некоторые клавиатурные приложения для смартфонов и многое другое.

Области применения, которые особенно интересны для компаний

Klassifizierung

Поскольку нейронные сети можно хорошо использовать для классификации многомерных неструктурированных данных, их использование в крупных компаниях особенно очевидно. Примеры включают классификацию и предварительный отбор кандидатов, приложения в маркетинговом секторе, такие как классификация клиентов, а также специальные приложения, такие как чат-боты в службе поддержки клиентов, обнаружение спама в электронной почте, защиту нулевого дня в межсетевых экранах или программное обеспечение для распознавания изображений и текста. В целом можно распознать и использовать полезные шаблоны, что приводит к таким эффектам, как предотвращение хакерских атак, повышение эффективности маркетинговой и торговой деятельности и экономия человеческих ресурсов.

Прогноз

В частности, LSTM (долгосрочная память) подходят для прогнозирования данных временных рядов. Это позволяет прогнозировать поведение клиентов в продажах, например, покупки с течением времени. Однако LSTM также подходят для неклассических данных временных рядов, а именно для последовательных данных, таких как тексты, которые можно анализировать, а затем генерировать путем изучения лингвистических шаблонов. Здесь также играет роль прогнозирование узких мест или событий на общественном транспорте и в обеспечении снабжения населения, а также мониторинг сложных производственных и логистических цепочек в промышленности.

searchIT – внутренняя поисковая система компании, использующая нейронные сети.

Iphos IT Solutions использует нейронные сети в нескольких продуктах. Сюда входит, например, полностью автоматическое распознавание текста на сканах и изображенияхчтобы сделать их классифицируемыми и доступными для поиска во внутренней поисковой системе компании searchIT с использованием поисковых запросов, введенных пользователем. Дополнительные предложения searchIT разнообразные функциичто Поиск во многих источниках данных Сделайте работу в компании приятной и эффективной, например распознавание синонимов. Определение тональности в текстах, или автоматическая классификация текстовых документов по темам.