Hvad er neuralsoftware?
Neural software eller neuralt netværkssoftware er en repræsentation af et par grundlæggende begreber inden for kunstig intelligens, der er anvendt til applikationer, udviklermiljøer og mere i de sidste par årtier. Det originale koncept med neurale programmering var at efterligne processerne i den menneskelige hjerne. Før fremkomsten af neurale netværksprogrammering i sin moderne form, henviste mange til denne idé som kunstig intelligens.
I nutidens programmeringsverden inkluderer neuralsoftware ofte elementer af menneskelige eller biologiske tankeprocesser, der anvendes til forskellige slags software, der hjælper med at skabe resultater fra en række data. En slags neuralsoftware inkluderer simulatorer. En neuralsimulatorapplikation bruger basisdata til at give forudsigelige eller datamodellerende resultater, der forbedres af de neurale processer i denne softwareapplikation.
En anden form for neurale software er, hvad mange udviklere kalder et komponentbaseret design. I komponentbaseret neural software er der generelt et stort potentiale for avanceret udvikling ud over en enkelt neural applikation. Fremgangen i komponentbaseret neuralt softwaredesign er udvidet til at udvikle værktøjer som Java og. Net, som tech-medarbejdere bruger til både webbaseret og uafhængig applikationsdesign i mange brancher.
Mange typer brugerdefinerede og generelle neurale netværkssoftware kan bruge en række programmeringssprog. Da markup-sprog er blevet populære, er et sprog kaldet Predictive Model Markup Language, eller PMML, noget, som mange programmerere nu bruger til at definere fælles elementer i neuralsoftware. PMML-sproget er baseret på det XML-markeringssprog, der har givet mange forskellige former for softwareudvikling.
Inden for det generelle felt inden for neurale programmering er der de udviklere, der fortsat fokuserer specifikt på, hvad de kalder et kunstigt neuralt netværk, der bringer kvaliteterne til biologisk tanke til en maskinepplikation eller -program. Disse fortalere for at kombinere styrkerne ved computerkraft og menneskelig intelligens hævder, at et kunstigt neuralt netværk kan gøre ting, som et "lineært program" ikke kan udføre på egen hånd. Til denne type applikationer er træning ekstremt vigtig, og forskellige typer træningsprocesser til neuralsoftware udgør en hel del af, hvad tech-eksperter i øjeblikket laver på dette område. Ekspertprogrammører bruger ofte en kombination af ligninger og tegne diagrammer for at demonstrere deres arbejde for kolleger eller endda for offentligheden, hvilket gør resultaterne af neural programmering mere gennemsigtige.