Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?
Un réseau de neurones ou réseau neuronal est une méthodologie ou un ensemble d'algorithmes qui fonctionne de la même manière qu'un cerveau humain. Elle applique des techniques d'apprentissage profond pour reconnaître les modèles et tire des conclusions sans intervention humaine.
Les réseaux neuronaux, un type de machine learning, apprennent et affinent les résultats au fil du temps. Ils sont capables d'apprendre et de modéliser de manière organique des relations complexes, non linéaires. Ils peuvent également trouver des raccourcis, ce qui est très utile dans l'analyse big data. Les réseaux de neurones peuvent déduire des relations et s'autoréparer lorsque des données manquent ou que des conditions d'erreur se produisent.
Quels sont les avantages des réseaux de neurones ?
Un réseau de neurones profond offre de multiples avantages pour une entreprise. Elles peuvent notamment :
- Détectez les fraudes. Dans de nombreux secteurs, les réseaux neuronaux contribuent à prévenir la fraude en détectant et en envoyant des alertes sur les manœuvres frauduleuses.
- Améliorez la relation client. Les entreprises peuvent utiliser les réseaux de neurones pour mieux identifier les segments de clientèle, cibler leurs actions marketing et commerciales et déterminer pourquoi les clients peuvent choisir leur concurrents.
- Affiner les initiatives marketing. Les applications de réseau de neurones évolutives peuvent être utilisées pour créer des approches de campagne marketing spécifiques à un segment. Notamment :
- Dans le secteur de la vente au détail, ils peuvent rendre les prévisions plus précises, en donnant une meilleure idée des produits achetés un jour donné, du nombre de fois et des combinaisons de produits les plus souvent achetées.
- Dans le domaine de la finance, ils peuvent fournir des prévisions plus précises des taux de change et les cours de bourse, et permettre aux banques d'offrir des prêts basés sur les données statistiques collectées.
- Dans les ateliers de fabrication, ils peuvent analyser les données provenant des machines, des capteurs, des balises et des caméras pour surveiller et optimiser les processus de l'usine.
- Dans le domaine de l'assurance, ils permettent aux assureurs de segmenter leurs clients à des fins de marketing, de tarification et de gestion des risques.
