Le réseau de neurones exploration de données est le processus de collecte et d'extraction de données en reconnaissant les modèles existants dans une base de données en utilisant unréseau de neurones artificiels . Ces réseaux de neurones artificiels sont des réseaux qui émulent un réseau neuronal biologique , tels que celui dans le corps humain. Extraction de données de réseau neuronal est utilisée principalement par les grandes entreprises ou des groupes de recherche pour recueillir et organiser de grandes bases de données, mais il a de nombreux usages à travers plusieurs domaines.
Chez l'être humain, le réseau neuronal est basé sur les neurones. Les neurones sont les conduits pour le système nerveux et sont responsables d'effectuer des expériences de détection, tels que la douleur et le sens du toucher, tout le corps. Ils communiquent par des moyens électriques et chimiques et les réseaux de neurones. Les messages qu'ils envoient se déplacent rapidement à travers les réseaux de neurones et peuvent réellement apprendre à conduire les impulsions de nouveaux moyens, en particulier les neurones dans le cerveau.
Un réseau neuronal artificiel est une description d'un procédé mathématique complexe qui, à certains égards, ressemble à son homologue biologique. Le réseau est constitué de neurones artificiels, qui sont aussi des équations mathématiques complexes, que la fonction de transfert de l'information dans un processus d'entrée et de sortie; Ce processus reflète comment les neurones biologiques travaillent.
Un réseau de neurones artificiels (ANN) est une structure complexe, mais son but principal est de calculer les processus complexes rapidement et efficacement, tout comme un réseau neuronal humain. RNA sont également mis en place afin qu'ils puissent apprendre en faisant ces processus, les une forme d'intelligence artificielle faisant. Ils ont une variété d'utilisations pratiques et peuvent être vus en tout, des logiciels de reconnaissance de la parole pour les systèmes radar.
RNA sont l'élément clé de l'exploration de données de réseau neuronal. Ils sont en mesure d'examiner les grandes bases de données, connus comme les entrepôts de données, et d'analyser et d'extraire des morceaux d'informations spécifiques à travers la reconnaissance des formes . Qu'est-ce que ce morceau d'information est fonction des besoins de l'utilisateur. Dans les grandes entreprises, ils ont souvent besoin d'analyser les données et Avis tendances, notamment en matière de dépenses, le marketing et les ventes.
En plus de grandes entreprises, un autre utilisateur principal de l'exploration de données de réseau neuronal est la communauté scientifique et de l'ingénierie. Ces professionnels peuvent utiliser l'extraction de données à examiner gros morceaux d'informations recueillies dans la recherche et l'observation, et extrait tout ce dont ils ont besoin pour les modèles à partir de ces données. Cela peut économiser de nombreuses heures de ce qui serait autrement un processus exhaustif.
Il y a beaucoup d'autres domaines où l'exploration de données de réseau neuronal est utilisée. Par exemple, il est utilisé dans le jeu, comme dans les machines à jouer aux échecs, et dans les zones de surveillance, tels que la sécurité nationale qui surveille les tendances de l'activité terroriste. Plus récemment, il a été utilisé dans l'information sur l'exploitation minière sur les systèmes géographiques, telles que les statistiques vitales au changement climatique
