神经网络和实际应用：应用领域

实际应用

应用多样

由于即使在简单模型中也具有高度的灵活性，神经网络的应用领域多种多样，并且主要涉及大量非结构化数据的应用。 其中包括分类（例如文本识别、图像识别）、工业和技术优化应用（排序、控制、监测和控制）、监测和预测金融市场发展（时间序列数据）、翻译服务（语音识别、文本生成）、营销应用程序（销售模式预测、模式识别等）、公共交通和公用事业（预测和避免瓶颈等），以及一些用于智能手机的键盘应用程序等。

公司特别感兴趣的应用领域

分类

由于神经网络可以很好地用于对高维、非结构化数据进行分类，因此它们在大公司中的使用尤为明显。 示例包括申请人的分类和预选、营销领域的应用（例如客户分类）以及特殊应用（例如客户服务中的聊天机器人、垃圾邮件检测、防火墙中的零日保护或图像和文本识别软件）。 总体而言，可以识别和使用有用的模式，从而产生避免黑客攻击、提高营销和销售活动的效率以及节省人力资源等效果。

预测

特别是，LSTM（长短期记忆）适合预测时间序列数据。 这使得预测客户在销售中的行为成为可能，例如一段时间内的购买行为。 然而，LSTM 也适用于非经典时间序列数据，即序列数据，例如文本，可以通过学习语言模式来分析并生成这些数据。 对公共交通和向民众供应物资的瓶颈或事件的预测也发挥着作用，对工业中复杂的制造和物流链的监控也发挥着作用。

searchIT – 使用神经网络的内部公司搜索引擎

Iphos IT Solutions 在多种产品中使用神经网络。 这包括，例如， 全自动识别扫描件和图像中的文本以便使用用户输入的搜索词对公司内部搜索引擎 searchIT 进行分类和搜索。额外优惠 searchIT多样化功能那个 搜索许多数据源 让公司里的事情变得愉快而高效，例如同义词识别 检测文本中的语气， 或者 按主题自动分类文本文档.