Wat is Neural Network Data Mining?

Neurale netwerkdatamining is het proces van het verzamelen en extraheren van gegevens door bestaande patronen in een database te herkennen met behulp van een kunstmatig neuraal netwerk.Deze kunstmatige neurale netwerken zijn netwerken die een biologisch neuraal netwerk emuleren, zoals die in het menselijk lichaam.Neurale netwerk datamining wordt voornamelijk gebruikt door grotere bedrijven of onderzoeksgroepen om grote databases te verzamelen en te organiseren, maar het heeft talloze toepassingen op verschillende gebieden.

Bij mensen is het neurale netwerk gebaseerd op neuronen.Neuronen zijn de leidingen voor het zenuwstelsel en zijn verantwoordelijk voor het uitvoeren van zintuiglijke ervaringen, zoals pijn en het gevoel van aanraking, door het hele lichaam.Ze communiceren via elektrische en chemische middelen en neurale netwerken.De berichten die ze verzenden bewegen snel door de neurale netwerken en kunnen daadwerkelijk leren impulsen op nieuwe manieren te voeren, met name de neuronen in de hersenen.

Een kunstmatig neuraal netwerk is een beschrijving van een complex wiskundig proces dat in sommige opzichten lijktBiologische tegenhanger.Het netwerk bestaat uit kunstmatige neuronen, die ook complexe wiskundige vergelijkingen zijn, die functioneren door informatie te verplaatsen in een input- en uitvoerproces;Dit proces weerspiegelt hoe biologische neuronen werken.

Een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) is een complexe structuur, maar het belangrijkste doel is om complexe processen snel en efficiënt te berekenen, net als een menselijk neuraal netwerk.ANN's zijn ook opgezet zodat ze kunnen leren door deze processen te doen, waardoor ze een vorm van kunstmatige intelligentie zijn.Ze hebben een verscheidenheid aan praktisch gebruik en zijn te zien in alles, van spraakherkenningssoftware tot radarsystemen.

Anns zijn het belangrijkste onderdeel van neurale netwerkdatamining.Ze zijn in staat om grote databases te onderzoeken, bekend als datawarehouses, en specifieke stukken informatie te analyseren en te extraheren door patroonherkenning.Wat dat stuk informatie is, hangt af van de behoeften van de gebruiker.In grote bedrijven moeten ze vaak gegevens analyseren en trends opmerken, vooral met betrekking tot uitgaven, marketing en verkoop.

Naast grote bedrijven is een andere hoofdgebruiker van data -netwerk datamining de wetenschappelijke en technische gemeenschap.Deze professionals kunnen datamining gebruiken om grote stukjes informatie te onderzoeken die zijn verzameld in onderzoek en observatie en alle patronen die ze nodig hebben uit die gegevens extraheren.Dit kan vele uren besparen van wat anders een uitputtend proces zou zijn.

Er zijn veel andere gebieden waarin data -netwerk datamining wordt gebruikt.Het wordt bijvoorbeeld gebruikt in gaming, zoals in machines dan schaken, en in gebieden van toezicht, zoals binnenlandse veiligheid die trends in terroristische activiteiten bewaakt.Meer recent is het gebruikt in mijnbouwinformatie over geografische systemen, zoals statistieken die van vitaal belang zijn voor klimaatverandering.