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Neuronales Netzwerk

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk ist eine Methodik oder eine Reihe von Algorithmen, die ähnlich wie ein menschliches Gehirn funktionieren. Es wendet Deep-Learning-Techniken an, um Muster zu erkennen, und zieht daraus Schlüsse ohne menschliches Zutun.

Neuronale Netzwerke, eine Art des maschinellen Lernens, lernen und verfeinern die Ergebnisse mit der Zeit. Sie sind in der Lage, komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge organisch zu erlernen und zu modellieren. Sie können auch Abkürzungen finden, was bei der Analyse großer Datenmengen sehr wertvoll ist. Neuronale Netzwerke können Beziehungen ableiten und sich selbst reparieren, wenn Daten fehlen oder Fehlerbedingungen auftreten.

Welche geschäftlichen Vorteile bietet ein neuronales Netzwerk?

Ein tiefgreifendes neuronales Netzwerk bietet mehrere Geschäftsvorteile. Zum Beispiel kann es:

  • Betrug erkennen: In verschiedenen Branchen hilft das neuronale Netzwerk bei der Betrugsprävention, indem es betrügerische Machenschaften erkennt und Warnmeldungen sendet.
  • Kundenbeziehungen verbessern: Unternehmen können neuronale Netzwerke nutzen, um Kundensegmente besser zu identifizieren, ihre Marketing- und Vertriebsanstrengungen gezielter einzusetzen und um zu erkennen, warum sich Kunden möglicherweise für die Konkurrenz entscheiden.
  • Marketinginitiativen verfeinern: Evolutionäre neuronale Netzwerkanwendungen können zur Erstellung segmentspezifischer Marketingkampagnenansätze verwendet werden. Dafür spricht:
    • Im Einzelhandel können neuronale Netzwerke die Prognosen verfeinern, indem sie ein besseres Bild davon liefern, welche Produkte an einem bestimmten Tag wie oft und welche Kombinationen von Produkten am häufigsten gekauft wurden.
    • Im Finanzbereich können sie genauere Vorhersagen zu Wechselkursen und Aktienkursen liefern und den Banken ermöglichen, Kredite auf der Grundlage der gesammelten statistischen Daten anzubieten.
    • Auf Fertigungsanlagen können sie Daten aus Maschinen, Sensoren, Beacons und Kameras analysieren, um Anlageprozesse zu überwachen und zu optimieren.
    • In der Versicherungsbranche können sie für Versicherer Kund:innen zu Marketing-, Preis- und Risikozwecken segmentieren.

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