10 biznesowych zastosowań sieci neuronowych (z przykładami!)

Szukasz ciekawych przykładów zastosowań sieci neuronowych w biznesie? Jeśli tak, czytaj dalej. Opisujemy tu oprogramowanie z różnych branż, które korzysta ze sztucznej inteligencji i machine learningu. Na tych przykładach dobrze widać, ile w 2023 roku te technologie mogą zmienić w biznesie.

Czym są sieci neuronowe w 2020 roku?

Nie ma lepszego inżyniera i konstruktora niż natura. Dlatego naukowcy często podpatrują u niej zasady i struktury, które potem przenoszą do swoich wynalazków. Tak powstały też sieci neuronowe. To modele matematyczne, które w pewien sposób naśladują działanie ludzkiego mózgu. Takie sieci potrafią się uczyć: działają nie tylko według zadanych algorytmów i wzorów, ale też na podstawie wcześniejszych doświadczeń. Dalej omówimy nieco dokładniej ich budowę i zasadę działania.

Jak działają sieci neuronowe?

Sieć neuronowa to zbiór neuronów połączonych synapsami. W przypadku sieci sztucznej rolę neuronów pełnią jednostki wykonujące obliczenia. Każdy z takich „neuronów”:

• odbiera dane z warstwy wejściowej;
• przetwarza je, wykonując na nich proste obliczenia;
• a następnie przekazuje je do kolejnego „neuronu”.

Zwykle sieci neuronowe składają się z trzech rodzajów neuronów:

• wejściowych;
• wyjściowych;
• ukrytych.

Wyjątkiem są tylko sieci jednowarstwowe. Nie mają one neuronów ukrytych.

Za łączenie neuronów ze sobą odpowiadają synapsy. Każdy neuron ma wiele synaps wychodzących, które osłabiają albo wzmacniają sygnał. Dzięki temu neurony mogą działać tak samo, a mimo to dawać różne wyniki w zależności od sytuacji.

Neurony potrafią też zmieniać swoje właściwości w czasie.

Typowa sieć neuronowa działa więc tak:

• odbiera określone dane przez warstwę wejściową neuronów;
• neurony przetwarzają dane i przekazują je do kolejnej warstwy przez synapsy, z których każda ma własny współczynnik;
• do kolejnej warstwy neuronów trafia suma wszystkich danych, każda wartość pomnożona przez własny współczynnik wagowy;
• otrzymaną wartość podstawia się do funkcji aktywacji i tak powstaje informacja wyjściowa;
• informacja wędruje dalej, aż dotrze do końcowego wyjścia.

Świeżo uruchomiona sieć neuronowa nie da poprawnych wyników, bo nie jest jeszcze wytrenowana. Zanim trafi do prawdziwej pracy, trzeba ją przez jakiś czas uczyć.

Przykłady biznesowych zastosowań sieci neuronowych

Z sieci neuronowych korzysta wiele branż. Sięgają po nie zarówno duże firmy, jak i startupy. Spotkasz je w bardzo różnych dziedzinach, choćby w e-commerce czy w produkcji pojazdów.

Przyjrzyjmy się więc kilku przykładom zastosowań w różnych obszarach, przede wszystkim w:

• e-commerce;
• finansach;
• ochronie zdrowia;
• bezpieczeństwie;
• logistyce.

E-commerce

Sklepy internetowe używają tej technologii do różnych celów. Najczęściej jednak sztuczne sieci neuronowe służą w e-commerce do personalizacji zakupów. Na przykład Amazon, AliExpress i inne platformy e-commerce używają AI, żeby pokazywać powiązane i rekomendowane produkty. Zestawienie powstaje na podstawie zachowania użytkowników. System analizuje cechy danego produktu i pokazuje podobne. W innych przypadkach rozpoznaje i zapamiętuje preferencje danej osoby oraz pokazuje pasujące do nich produkty.

Amazon pokazuje powiązane produkty

AliExpress poleca produkty na podstawie tego, co oglądał użytkownik

Bardziej złożony przykład z e-commerce to bardzo ciekawy startup PixelDTGAN. Powstał po to, żeby sprzedawcy mogli zaoszczędzić na fotografach. Nie trzeba organizować sesji zdjęciowych, bo specjalny algorytm sam tworzy zdjęcia ubrań na modelach. Wystarczy przeskalować zdjęcia produktów do 64*64 i odebrać wynik.

Przykładowe wyniki PixelDTGAN

Finanse

W finansach sieci neuronowe stosuje się do wykrywania oszustw, zarządzania i prognozowania. Spójrzmy na kilka przykładów.

Jednym z najlepszych jest SAS Real Time Decision Manager. Pomaga bankom rozwiązywać problemy biznesowe (na przykład zdecydować, czy udzielić komuś kredytu), bo analizuje ryzyko i prawdopodobne zyski.

Zrzut ekranu SAS Real Time Decision Manager

Powstało też mnóstwo rozwiązań do prognoz finansowych, które przewidują zmiany kursów. Na przykład startup Finprophet to oprogramowanie, które za pomocą sieci neuronowej opartej na deep learningu prognozuje notowania wielu instrumentów finansowych: walut, kryptowalut, akcji i kontraktów terminowych.

Finprophet prognozuje kurs pary Bitcoin/dolar amerykański 

Ochrona zdrowia

Sieć neuronową dla medycyny bardzo trudno zbudować i wytrenować, bo musi działać z dużą dokładnością. Przez wiele lat sieć, która bada i diagnozuje pacjentów, wydawała się fantazją. W końcu jednak stało się to możliwe.

IBM Watson to najpotężniejsza sztuczna inteligencja na świecie. Jego sieć neuronową uczono praktyki medycznej przez 2 lata. Żeby mógł się uczyć, wgrano do niego miliony stron z czasopism naukowych o medycynie, dokumentacji medycznej i innych dokumentów. Dziś potrafi podpowiedzieć diagnozę i zaproponować najlepszy schemat leczenia na podstawie dolegliwości i wywiadu pacjenta.

To oryginalna wersja IBM Watsona: 2800 rdzeni procesora i 15 terabajtów pamięci.

Lekarze mogą korzystać z IBM Watsona na tabletach połączonych z chmurą.

Bezpieczeństwo

Sieci neuronowe powszechnie wykorzystuje się do ochrony przed wirusami komputerowymi, oszustwami i innymi zagrożeniami.

Jednym z przykładów jest ICSP Neural od Symanteca. Chroni przed cyberatakami: wykrywa złośliwe urządzenia USB, które zawierają wirusy i wykorzystują podatności zero-day.

Stacja skanująca ICSP Neural 

AI i ML do ochrony wykorzystuje też Shape security. Ta firma ma w ofercie kilka rozwiązań dla finansów.

Shape security ma wiele rozwiązań, które chronią przed oszustwami

Logistyka

W logistyce jest mnóstwo pracy organizacyjnej, którą w wielu firmach pracownicy muszą wykonywać ręcznie. Dziś jednak sieci neuronowe potrafią wyznaczać trasy i planować przewozy.

Na przykład Wise Systems to autonomiczne narzędzie, w którym użytkownik może:

• planować trasy i je monitorować;
• dostosowywać trasy dostaw w czasie rzeczywistym dzięki funkcjom predykcyjnym.

Zrzut ekranu Wise Systems

Kolejne takie rozwiązanie to FourKites. Ten program śledzi przewozy w czasie rzeczywistym. Pomaga planować i monitorować trasy oraz przewidywać czas dostawy.

Interfejs FourKites na laptopie i telefonie

Produkcja pojazdów

Producenci pojazdów automatyzują procesy za pomocą AI i ML. Na przykład Tesla wykorzystuje sieć neuronową w autopilocie swoich samochodów. Wytrenowana sztuczna inteligencja rozpoznaje oznaczenia na drodze i wykrywa przeszkody, dzięki czemu kierowca jedzie bezpieczniej.

Oto, co widzi Autopilot Tesli

Podsumowanie

Jak widzisz, AI i ML to przyszłość wszystkich branż. Te technologie pomagają podejmować decyzje, automatyzować pracę, zapobiegać oszustwom i wykonywać inne ważne zadania. I będą się dalej rozwijać. Szukasz ekspertów od programowania sieci neuronowych? A może zastanawiasz się, jak AI i ML mogą pomóc Twojej firmie? Napisz do nas. Dobierzemy najlepszych konsultantów i inżynierów do Twojego produktu, branży i technologii.