Нейросетевой анализ

Для того чтобы понять, что собой представляет нейросетевой анализ, сначала нужно разобраться с тем, что такое нейронная сеть. По сути, нейронная сеть является компьютерной программой, созданной по образцу человеческого мозга, которая может обрабатывать огромное количество информации и идентифицировать закономерности таким же образом, как это делаем мы, люди. К тому же многие нейронные сети в процессе их функционирования учатся, и в этом они тоже похожи на нас, работая со временем все лучше и лучше.

Поэтому нейросетевой анализ является процессом математической модели нейронной сети. Этот аналитический метод особенно полезен при наличии большого количества данных. Поскольку нейронные сети распознают закономерности и в процессе работы учатся лучше их выявлять, получаемые с их помощью идеи могут помочь при составлении прогнозов. Эти прогнозы затем можно протестировать и использовать результаты проверки для улучшения процесса принятия решений и показателей функционирования.

Нейронные сети уже широко используются в таких отраслях, как банковское дело, предотвращение случаев мошенничества, медицина и производство.

Содержание

Когда следует применять инструмент

Такой вид аналитики может быть применен ко многим различным системам данных и в самых различных областях. В бизнесе нейросетевой анализ может помочь улучшить прогнозирование продаж, исследование клиентов и целевой маркетинг. Анализ нейронных сетей также может быть полезен для отладки производственных процессов и оценки рисков.

Он может быть использован и для определения способности нейронной сети к обучению. Вы ведь помните, что нейронная сеть предназначена для имитации свойств человеческого мозга, относящихся к обучению и распознаванию образов, поэтому результаты такого анализа можно проверить — сравнить их с результатами, полученными человеком-пользователем, чтобы увидеть, насколько они близки друг с другом. Такое сравнение может направить ход дальнейших разработок нейронной сети, чтобы сделать ее более полезной и более точной. Независимо от того, помогает ли этот анализ решать статистические задачи или моделировать сложные ситуации для их последующего тестирования, этот инструмент является важнейшей составляющей, позволяющей делать нейронную сеть все более полезной. Можно не сомневаться, что этот метод будет совершенствоваться и дальше и что масштабы и сферы его применения будут все большими.

Вопросы, на которые можно получить ответ с помощью инструмента

Нейросетевой анализ может помочь при прогнозировании будущего и при обработке больших массивов данных. С его помощью вам будет легче получить ответы на следующие и им подобные вопросы.

Какие продукты чаще всего покупают наши клиенты?
Сколько продуктов мы, вероятно, продадим, особенно если говорить о всем портфеле наших продуктов, где себя проявляют перекрестные эффекты?
Какие переменные влияют на решения наших клиентов совершить покупку?
Какое распределение средств на рекламу является оптимальным?
Где в нашем производственном процессе имеются узкие места?

Как следует пользоваться инструментом

Прежде всего необходимо понять, какую проблему вы пытаетесь решить с помощью нейронной сети, а затем собрать данные, необходимые для достижения целей обучения этой сети. По сути, вы должны обучить нейронную сеть обрабатывать данные и расшифровать закономерности, чтобы потом, по мере того как сеть будет учиться, результаты ее работы постоянно улучшались.

В идеале в набор данных для подготовки сети должны входить данные по ряду ситуаций, для каждой из которых имеется диапазон входных и выходных переменных. Вам нужно решить, какими переменными вы будете пользоваться, а также по каким ситуациям вы будете собирать данные и сколько таких ситуаций будет включено.

Первоначально при вашем выборе переменных вы будете руководствоваться собственным опытом, связанным с проблемной областью, по которой вы стараетесь отыскать ответы. Решить, какие входные переменные могут оказывать заметное влияние, лучше всего можно на интуитивном уровне. Включите в них те, которые, по вашему мнению, оказывают наибольшее влияние, а затем проведите тестирование и посмотрите, правильными ли были ваши предположения. После этого проводите повторные тестирования до тех пор, пока число переменных не сократится до приемлемого количества.

Если вы хотите узнать больше о нейросетевом анализе и о том, как его следует применять, обратитесь поисковым системам. Как вариант, вы также можете воспользоваться соответствующим программным обеспечением и услугами его провайдеров, которые могут вам помочь. Эти инструменты на основе программ расчленяют общие результаты нейросетевого анализа на составляющие, благодаря чему вы можете делать более точные прогнозы, представляя данные в понятном и легко усваиваемом формате. Такое программное обеспечение также позволяет пользователю протестировать те изменения, которые по результатам анализа рекомендуется сделать, и убедиться, что первоначальные прогнозы являются правильными.

Практический пример

Нейронные сети уже используются для создания таких моделей человеческого тела, которые позволяют медикам тестировать результаты некоторых предлагаемых медицинских вмешательств до их осуществления в реальном мире. Это, конечно, чрезвычайно полезный подход, потенциально способный спасти жизни людей. С помощью таких моделирований можно получить дополнительную информацию, которая поможет врачам принимать правильные решения.

На конкурсе знаний и умений Science Fair, проводимом Google, главный приз выиграла американская девушка в возрасте 17 лет, которая использовала нейронные сети для создания приложения, способного с точностью 99% диагностировать рак молочной железы в биопсии ткани. Не имеющая медицинского образования Бриттани Венгер создала приложение, использующее огромное количество различных данных, и нейронную сеть, способную учиться и выявлять закономерности, которые не могут быть обнаружены человеческим глазом. В течение многих лет врачи сталкивались с тем, что рак молочной железы на основе биопсии выявить невероятно трудно, однако программа Венгер призвана навсегда изменить подход к диагностике рака молочной железы.

О чем не нужно забывать

Нейросетевой анализ представляет собой сложную аналитическую методологию, которая обычно требует участия экспертов в этой области, а также применения специального программного обеспечения.