Was ist neuronales Netzwerk-Data-Mining?
Beim neuronalen Netzwerk-Data-Mining werden Daten gesammelt und extrahiert, indem vorhandene Muster in einer Datenbank mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzwerks erkannt werden. Diese künstlichen neuronalen Netze sind Netze, die ein biologisches neuronales Netz emulieren, wie das im menschlichen Körper. Das neuronale Netzwerk-Data-Mining wird hauptsächlich von größeren Unternehmen oder Forschungsgruppen zum Sammeln und Organisieren großer Datenbanken verwendet, hat jedoch zahlreiche Verwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen.
Beim Menschen basiert das neuronale Netzwerk auf Neuronen. Neuronen sind die Leitungen für das Nervensystem und sind dafür verantwortlich, Sinneserfahrungen wie Schmerz und Tastsinn im gesamten Körper zu leiten. Sie kommunizieren über elektrische und chemische Mittel sowie über neuronale Netze. Die von ihnen gesendeten Nachrichten bewegen sich schnell durch die neuronalen Netze und können tatsächlich lernen, Impulse auf neue Weise zu leiten, insbesondere die Neuronen im Gehirn.
Ein künstliches neuronales Netzwerk ist eine Beschreibung eines komplexen mathematischen Prozesses, der in gewisser Hinsicht seinem biologischen Gegenstück ähnelt. Das Netzwerk besteht aus künstlichen Neuronen, die auch komplexe mathematische Gleichungen sind, die durch das Bewegen von Informationen in einem Eingabe- und Ausgabeprozess funktionieren. Dieser Prozess spiegelt die Funktionsweise biologischer Neuronen wider.
Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist eine komplexe Struktur, deren Hauptzweck es ist, komplexe Prozesse wie bei einem menschlichen neuronalen Netzwerk schnell und effizient zu berechnen. ANNs werden auch so eingerichtet, dass sie lernen können, indem sie diese Prozesse ausführen, wodurch sie zu einer Art künstlicher Intelligenz werden. Sie haben eine Vielzahl praktischer Anwendungen und sind in allen Bereichen zu finden, von Spracherkennungssoftware bis zu Radarsystemen.
ANNs sind die Schlüsselkomponente des neuronalen Netzwerk-Data-Mining. Sie können große Datenbanken, sogenannte Data Warehouses, untersuchen und mithilfe der Mustererkennung bestimmte Informationsblöcke analysieren und extrahieren. Was dieser Informationsblock ist, hängt von den Bedürfnissen des Benutzers ab. In großen Unternehmen müssen sie häufig Daten analysieren und Trends feststellen, insbesondere in Bezug auf Ausgaben, Marketing und Vertrieb.
Ein weiterer Hauptnutzer des neuronalen Netzwerk-Data-Mining ist neben großen Unternehmen die Wissenschaft und Technik. Diese Experten können mithilfe von Data Mining große Informationsmengen untersuchen, die in der Forschung und Beobachtung gesammelt wurden, und aus diesen Daten die erforderlichen Muster extrahieren. Dies kann viele Stunden eines ansonsten erschöpfenden Prozesses einsparen.
Es gibt viele andere Bereiche, in denen neuronales Netzwerk-Data-Mining verwendet wird. Beispielsweise wird es bei Spielen eingesetzt, z. B. in Automaten als Schachspiel, und in Überwachungsbereichen, z. B. in der inneren Sicherheit, die Trends bei terroristischen Aktivitäten überwacht. In jüngerer Zeit wurden damit Informationen über geografische Systeme gewonnen, beispielsweise Statistiken, die für den Klimawandel von entscheidender Bedeutung sind.