ИИ для анализа данных: возможности для бизнеса
Нейросети обрабатывают терабайты данных и находят скрытые закономерности быстрее человека. Бизнес использует их для точных прогнозов и автоматизации рутины.
- Нейросети помогают решать задачу анализа больших объёмов данных, выявляя паттерны и давая точные результаты с минимальными погрешностями.
- Одно из главных преимуществ нейросетей — автоматическое извлечение признаков. Это избавляет от ручного труда и позволяет быстро дообучать модели на новых данных.
- Точность предсказаний нейросетей превосходит классические алгоритмы в ряде задач, особенно при работе с неструктурированными данными.
- Нейросети масштабируются под объём данных — чем больше информации, тем точнее результат.
- В разных отраслях нейросети применяют для решения специфических задач: в финансах — для выявления мошенничества, в медицине — для диагностики заболеваний, в ритейле — для прогнозирования спроса, в маркетинге — для сегментации клиентов.
- При использовании нейросетей нужно учитывать этические аспекты и ограничения технологии: смещение в данных, ресурсоёмкость, юридические вопросы и непрозрачность моделей.
Архитектура искусственного интеллекта с несколькими промежуточными слоями между входными и выходными данными. Каждый слой извлекает определённые признаки и передаёт результат следующему уровню.
Тип нейросетей, которые обрабатывают данные в виде графов с узлами и связями между ними. Узлы могут представлять объекты (пользователи, товары, веб‑страницы), а связи — отношения между ними (дружба, покупки, ссылки). GNN учитывают структуру связей для более точного анализа и прогнозирования поведения.
Receiver Operating Characteristi — график, который показывает эффективность бинарной классификации при разных порогах принятия решения. По оси X отображается доля ложноположительных результатов, по оси Y — доля истинноположительных. Чем ближе кривая к левому верхнему углу, тем лучше работает модель классификации.
Area Under the Curve — метрика для оценки качества бинарной классификации, которая показывает площадь под ROC‑кривой. Значение от 0 до 1, где 1 означает идеальную классификацию, 0,5 — случайное угадывание. AUC помогает понять, насколько хорошо модель различает два класса объектов независимо от порога принятия решения.
Тип нейронных сетей, которые используют операцию свёртки для обработки данных с пространственной структурой. Каждый слой применяет набор обучаемых ядер (фильтров), которые сканируют входные данные и автоматически обнаруживают важные паттерны — края, текстуры, формы. Особенно эффективны для анализа изображений, видео и сигналов.
Архитектура вычислений, которая максимально точно копирует принципы работы человеческого мозга. Используют спайковые нейроны (передают импульсы только при достижении порога), асинхронную обработку информации и адаптивные синапсы. Потребляют значительно меньше энергии, чем традиционные нейросети, и способны к обучению в реальном времени.
Долгая краткосрочная память — архитектура нейронных сетей для работы с последовательностями данных. Они запоминают важную информацию на длительный период и забывают ненужную. LSTM хорошо обрабатывают тексты, временные ряды и другие данные, где важен порядок элементов.
Гибридная архитектура нейронных сетей, которая объединяет свёрточные сети (CNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). CNN извлекают важные признаки из данных, а LSTM анализируют последовательности этих признаков. Такая модель эффективно работает с видеоданными, временными рядами изображений и другими структурированными последовательностями.
Корень из среднеквадратичной ошибки — метрика для оценки точности прогнозов. Показывает, насколько сильно прогнозные значения отличаются от реальных. Чем меньше RMSE, тем точнее модель. Измеряется в тех же единицах, что и исходные данные, что упрощает интерпретацию результатов.
Это тип нейронных сетей без учителя, который отображает многомерные данные на карту меньшей размерности, сохраняя топологические отношения исходных данных.
Архитектура глубоких нейронных сетей для обработки последовательностей с механизмом внимания (attention mechanism), который позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности при формировании представления каждого элемента.
Снижение точности вычислений для уменьшения размера модели.
Передача знаний от большой модели к маленькой.
Невозможность понять логику принятия решений алгоритмом.
Метод локальной интерпретации моделей.
Метод объяснения предсказаний через вклад признаков.
Технологии для понимания логики работы алгоритмов.
Feedforward Neural Network — архитектура нейронной сети прямого распространения, где каждый нейрон одного слоя связан со всеми нейронами следующего слоя. Информация передаётся только в одном направлении — от входного слоя к выходному через скрытые слои.
Архитектура нейросетей, которая обрабатывает последовательные данные, учитывая предыдущие элементы, что важно для анализа текста, речи и временных рядов.
Нейросеть от Google. Понимает контекст слов за счёт анализа предложений целиком. Используется для улучшения поиска, перевода и анализа смыслов.
Backpropagation Neural Network — нейросеть с обратным распространением ошибки, в которой сигналы ошибки используются для корректировки весов нейронов. Часто применяется для прогнозирования и классификации.
Упрощённая рекуррентная нейросеть, которая обрабатывает последовательные данные. Эффективно запоминает и забывает информацию, быстрее обучается и требует меньше вычислений, чем LSTM.
Показывает, насколько хорошо модель объясняет данные, максимум — 1.
Метод в нейросетях, который позволяет модели выделять наиболее значимые части данных и фокусироваться на них. Улучшает точность работы с текстом, изображениями и последовательностями.
Mean Absolute Error — средняя абсолютная ошибка, метрика точности прогноза. Показывает среднее отклонение прогнозов от фактических значений. Чем ниже значение, тем лучше модель.
Mean Absolute Percentage Error — средняя абсолютная процентная ошибка. Метрика показывает точность прогнозов в процентах от реальных значений. Чем ниже значение, тем точнее модель.
Менеджер пакетов для Python. С его помощью устанавливают, обновляют и удаляют библиотеки и модули, необходимые для работы с кодом.
Объёмы данных растут по экспоненте — от 33 зеттабайт в 2018 году до 175 в 2025 году. Компании ежедневно генерируют миллионы записей через системы продаж. Традиционные методы анализа часто недостаточно эффективны для работы с таким потоком. Нужны инструменты, которые работают быстро и точно. Нейросети помогают решать эту задачу — они выявляют паттерны в сложных наборах данных и дают точные результаты с минимальными погрешностями.
Компании внедряют нейросети в разных сферах: в финансах они распознают мошеннические транзакции, в медицине помогают ставить диагнозы по снимкам, в ритейле прогнозируют спрос, а в маркетинге сегментируют клиентов на основе их поведения.
В статье расскажем о применении нейросетей для анализа данных в бизнесе. Разберём преимущества перед традиционными методами, рассмотрим этические аспекты и ограничения технологии. Объясним, какие архитектуры нейросетей подходят для разных типов данных, и покажем инструменты и решения Yandex Cloud для работы с нейросетями.
Преимущества использования нейросетей для анализа данных
Нейросеть функционирует по принципам, аналогичным тем, по которым работает человеческий мозг. Она учится находить закономерности в больших массивах данных без явных инструкций. Система анализирует миллионы примеров и сама выявляет связи между переменными. Как человек учится распознавать кошек после просмотра множества фотографий, так и нейросеть обучается на данных.
Одно из главных преимуществ нейросетей — автоматическое извлечение признаков. Традиционные методы требуют ручной настройки параметров — аналитики могут месяцами подбирать нужные характеристики для модели. Нейросеть же автоматизирует поиск закономерностей в данных. Хотя обучение крупных моделей может занимать много времени, этот подход избавляет от ручного труда и позволяет, например, быстро дообучить готовую модель на новом наборе данных. К тому же, нейросети могут обрабатывать неструктурированные данные — текст, изображения, аудио.
Точность предсказаний нейросетей превосходит классические алгоритмы в ряде задач, особенно при работе с неструктурированными данными. В разных отраслях модели показывают впечатляющие результаты — от выявления заболеваний до обнаружения финансовых махинаций. Подробнее о конкретных примерах применения расскажем дальше в статье.
Нейросети масштабируются под объём данных, то есть чем больше информации, тем точнее результат. Глубокие нейросети используют множество скрытых слоёв для обработки сложных паттернов в больших массивах данных. Это помогает находить неочевидные взаимосвязи в больших датасетах.
Области применения нейросетей в анализе данных
Нейросети меняют подход к анализу данных в разных отраслях. Компании используют их для решения задач, которые раньше требовали месяцев ручной работы.
Финансы
Банки внедряют графовые нейросети (GNN) для выявления мошенничества. Технология анализирует финансовые транзакции и находит подозрительные паттерны. Модели на основе GNN достигают точности 95% и площадь под ROC‑кривой (AUC) 93,2% при обнаружении мошенничества.
Система PayPal использует нейросети для анализа транзакций в реальном времени и поддерживает уровень мошенничества на уровне 0,32% от выручки против среднего по отрасли в 1,32%.
Алгоритмы анализируют поведение пользователей — время входа, IP‑адреса, типы устройств. Любое отклонение от обычного поведения сигнализирует о возможном взломе аккаунта. Нейросети обрабатывают миллионы транзакций в секунду и мгновенно блокируют подозрительные операции.
Медицина
Свёрточные нейросети (CNN) совершенствуют медицинскую диагностику. CNN‑модели за секунды анализируют рентгеновские снимки, результаты МРТ и КТ с точностью до 99%. Алгоритмы выявляют пневмонию, рак и другие заболевания на ранних стадиях.
Исследователи используют нейроморфные сети для анализа медицинских изображений. Такие модели потребляют в 1000 раз меньше энергии, чем традиционные нейросети. Это позволяет встраивать их в портативные медицинские устройства для быстрой диагностики.
Ритейл
Торговые сети прогнозируют спрос с помощью LSTM‑сетей. Модели анализируют исторические данные о продажах, сезонности, погоде и праздниках. CNN‑LSTM‑модели обеспечивают низкое значение RMSE и помогают оптимизировать складские запасы.
Walmart использует нейросети для прогнозирования продаж во всех своих магазинах. Алгоритмы учитывают множество факторов для каждого товара. Компания оптимизировала процессы инвентаризации и увеличила доступность товаров для покупателей.
Маркетинг
Маркетологи сегментируют клиентов с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Нейросети анализируют историю покупок, демографию и поведение пользователей на сайте. Алгоритмы выделяют группы клиентов со схожими характеристиками без предварительной разметки данных.
Компании используют глубокие нейросети для персонализации рекомендаций. Системы анализируют поведение миллионов пользователей и предлагают им релевантные товары. Трансформеры помогают рекомендательным системам понимать контекст запросов пользователей и улучшают качество рекомендаций.
Этические аспекты и ограничения
Нейросети несут риски при неправильном использовании. Компании должны понимать ограничения технологии и учитывать этические аспекты при их внедрении.
Смещение в данных
Нейросети учатся на исторических данных. Если в них есть предвзятость, модель её усилит. Так, алгоритм COMPAS для оценки риска рецидива преступлений в два раза чаще ошибочно классифицировал темнокожих подсудимых как склонных к повторным преступлениям.
Проблема возникает из‑за несбалансированных обучающих выборок. Для решения этой задачи компании используют датасеты с разнообразной информацией, охватывающие все возможные сценарии использования. Перед внедрением моделей желательно протестировать их на справедливость. Google и Microsoft, к примеру, разработали инструменты для выявления смещений в алгоритмах.
Ресурсоёмкость
Обучение больших нейросетей требует значительных вычислительных ресурсов. GPT‑модели потребляют миллионы GPU‑часов для тренировки, что увеличивает углеродный след технологий.
Компании оптимизируют модели с помощью квантования и дистилляции знаний. Облачные решения позволяют использовать мощности по требованию без покупки дорогого оборудования.
Юридические вопросы
Российский закон № 152‑ФЗ «О персональных данных» требует от компаний прозрачности при автоматизированной обработке персональных данных. Это создаёт трудности из‑за эффекта «чёрного ящика», так как внутреннюю работу сложных моделей практически невозможно детально описать.
Ключевые принципы работы с ИИ — законность, справедливость и прозрачность — заданы Стратегией развития искусственного интеллекта. На практике Роскомнадзор требует от компаний минимизировать объём собираемых данных и описывать, какие факторы повлияли на решение нейросети. Особо строгие правила действуют для обработки биометрических данных, требуя повышенной защиты и явного согласия.
Прозрачность и объяснимость
Одна из ключевых проблем нейросетей — их непрозрачность. Часто даже сами разработчики не могут в точности объяснить, почему модель пришла к тому или иному выводу. Это создаёт серьёзные риски в критических областях, таких как медицина, финансы и право, поскольку люди не могут доверять системам, не способным обосновать свои решения.
Чтобы решить эту проблему, исследователи разрабатывают методы интерпретации нейросетей. Технологии вроде LIME и SHAP помогают понять, какие признаки повлияли на вердикт модели. Компании всё активнее внедряют ИИ (XAI) для повышения доверия пользователей и соответствия требованиям регуляторов.
Типы данных и подходящие нейросетевые архитектуры
Каждый тип данных требует особого подхода, а выбор правильной архитектуры нейросети во многом определяет успех проекта. Рассмотрим основные типы данных и оптимальные архитектуры для их обработки.
Табличные данные
Структурированные данные в таблицах — основа бизнес‑аналитики. Для работы с ними используют полносвязные нейронные сети (FNN).
Один из примеров — прогноз спроса в ритейле. Технология Demand Sensing от IKEA учитывает до 200 источников данных по каждому товару. Среди них — погода, местные праздники, экономика и поведение покупателей. В португальских подразделениях IKEA точность прогнозов с этой технологией выросла на 5%.
Изображения
Свёрточные нейронные сети (CNN) анализируют изображения по шагам. Сначала они ищут простые узоры — линии, углы и текстуры. Потом складывают их в контуры, а из контуров собирают объекты. Такой подход ускоряет работу и повышает точность.
Пример использования CNN — система SYNK Vision™ Tables от Konami Gaming. Она позволяет запускать свёрточную нейронную сеть на камере Sony IMX500 для распознавания лиц. Чип в устройстве обрабатывает кадр за 3,1 мс и на расстоянии до 3 м даёт 97,8% точности.
Текст и естественный язык
Рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры работают с текстом. RNN последовательно обрабатывают слова и помнят контекст. LSTM‑сети решают проблему забывания длинных зависимостей.
Архитектура трансформера изменила подход к обработке текста. Их архитектура построена на механизме внимания — технологии, которая помогает определить важность каждого слова в предложении. На основе трансформеров работают модели BERT и GPT. Они понимают смысл текста и создают осмысленные ответы. Такие модели используют для анализа отзывов клиентов и в чат‑ботах.
Временные ряды
Данные с временной зависимостью требуют специальных нейросетей. Например, модели с архитектурой LSTM эффективно прогнозируют энергопотребление на заводах.
Одно из исследований описывает применение LSTM на сталелитейном предприятии. Согласно отчёту, модель показала среднеквадратичную ошибку (RMSE) на уровне 0,0586, что на 3,6% точнее нейросети BPNN и на 33,3% лучше обычной регрессии.
В телекоммуникациях используют гибридные модели, объединяющие сети LSTM и GRU с федеративным обучением (технология, когда модели обучаются совместно, но без обмена данными). Такая модель предсказывает нагрузку на сети 5G с точностью RMSE 0,229 и коэффициентом детерминации R² 0,845. Это точнее, чем по отдельности у LSTM (0,236) и GRU (0,234).
Для более сложных задач используют гибридные архитектуры, например CNN‑LSTM‑Attention. Такая модель объединяет сильные стороны свёрточных сетей, рекуррентных сетей и механизма внимания. CNN‑LSTM‑Attention успешно прогнозирует давление фильтрации в земляных плотинах. Модель достигает R² до 0,9950 и лучших показателей MAE, MAPE и RMSE среди аналогов.
Готовые решения Yandex Cloud для машинного обучения и анализа данных
Yandex DataSphere — полноценная среда для машинного обучения. Сервис предоставляет привычный интерфейс Jupyter® Notebook и вычислительные ресурсы в облаке. Разработчики используют знакомые инструменты на мощной инфраструктуре. Обновлённая версия Jupyter® Notebook с расширениями упрощает навигацию по коду.
В DataSphere предустановлены TensorFlow, PyTorch и основные библиотеки для анализа данных. Пользователи устанавливают дополнительные пакеты через pip. Среда поддерживает распределённые вычисления на кластерах Apache Spark™ через интеграцию с Yandex Data Proc.
DataSphere упрощает командную работу. В проекте одновременно работают несколько специалистов с разными задачами. Например, инженер поддержки настраивает параметры модели, а администратор выдаёт доступы прямо в интерфейсе. Такая организация максимально приближена к реальной работе ML‑команды.
Встроенный мониторинг показывает динамику использования ресурсов в реальном времени — это помогает оптимизировать затраты на вычисления.
Компании выбирают инструменты для работы с нейросетями исходя из задач и бюджета. Облачные решения хорошо подходят для масштабирования. Вот как наши клиенты используют DataSphere:
- Учёные из проекта SNAD — международная команда астрофизиков и аналитиков данных — при участии Центра технологий для общества Yandex Cloud построили на DataSphere ML‑пайплайн для поиска звёздных вспышек и автоматически проанализировали 100 млн кривых блеска звёзд.
- В медицине сервис применяют совместно с НМИЦ АГП им. В. И. Кулакова и фондом «Спина бифида»: нейросеть на DataSphere помогает обнаруживать признаки spina bifida по УЗИ‑сканам.
- Для прогноза климатического феномена «Эль‑Ниньо» учёные НИУ ВШЭ и Школы анализа данных Яндекса протестировали в DataSphere несколько современных ML‑архитектур, включая Autoformer, на исторических температурных картах — эксперименты подтвердили высокую способность моделей прогнозировать развитие феномена.
- А для экомониторинга Байкала команда НИИ биологии ИГУ и MaritimeAI разработали ML‑модель на платформе DataSphere для автоматической классификации 70 форм байкальского планктона.
