Was ist Neuronal Network Data Mining?

Data Mining Neural Network ist das Sammeln und Extrahieren von Daten, indem vorhandene Muster in einer Datenbank mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzwerks erfasst werden. Diese künstlichen neuronalen Netzwerke sind Netzwerke, die ein biologisches neuronales Netzwerk nachahmen, wie das im menschlichen Körper. Das Data Mining des neuronalen Netzwerks wird hauptsächlich von größeren Unternehmen oder Forschungsgruppen verwendet, um große Datenbanken zu sammeln und zu organisieren, aber es gibt zahlreiche Verwendungszwecke in mehreren Bereichen.

Beim Menschen basiert das neuronale Netzwerk auf Neuronen. Neuronen sind die Leitungen für das Nervensystem und verantwortlich für die Durchführung von Sinneserfahrungen wie Schmerzen und dem Berührungssinn im gesamten Körper. Sie kommunizieren durch elektrische und chemische Mittel und neuronale Netze. Die Nachrichten, die sie senden, bewegen sich schnell durch die neuronalen Netze und können tatsächlich lernen, Impulse auf neue Weise zu verhalten, insbesondere die Neuronen im Gehirn.

Ein künstliches neuronales Netzwerk ist eine Beschreibung eines komplexen mathematischen Prozesss tHut ähnelt in gewisser Hinsicht seinem biologischen Gegenstück. Das Netzwerk besteht aus künstlichen Neuronen, die auch komplexe mathematische Gleichungen sind, die Informationen in einem Eingangs- und Ausgangsprozess bewegen. Dieser Prozess spiegelt wider, wie biologische Neuronen funktionieren.

Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist eine komplexe Struktur, aber der Hauptzweck ist es, komplexe Prozesse schnell und effizient wie ein menschliches neuronales Netzwerk zu berechnen. ANNs sind ebenfalls eingerichtet, damit sie durch diese Prozesse lernen können, was sie zu einer Form künstlicher Intelligenz macht. Sie haben eine Vielzahl von praktischen Verwendungen und können in allem von Spracherkennungssoftware bis hin zu Radarsystemen gesehen werden.

Anns sind die Schlüsselkomponente des Data Mining Neural Network Data Mining. Sie sind in der Lage, große Datenbanken zu untersuchen, die als Data Warehouses bezeichnet werden, und analysieren und extrahieren bestimmte Informationsbrocken durch Mustererkennung. WhIn diesem Teil der Information hängt von den Bedürfnissen des Benutzers ab. In großen Unternehmen müssen sie häufig Daten und Kündigungstrends analysieren, insbesondere in Bezug auf Ausgaben, Marketing und Vertrieb.

Zusätzlich zu großen Unternehmen ist ein weiterer Hauptbenutzer des Data Mining des neuronalen Netzwerks die wissenschaftliche und technische Gemeinschaft. Diese Fachleute können Data Mining verwenden, um große Informationen zu untersuchen, die in Forschung und Beobachtung gesammelt wurden, und alle Muster, die sie aus diesen Daten benötigen, extrahieren. Dies kann viele Stunden von dem sparen, was sonst ein erschöpfender Prozess wäre.

Es gibt viele andere Bereiche, in denen ein neuronales Netzwerkdatenmining verwendet wird. Zum Beispiel wird es für Spiele verwendet, wie beispielsweise in Maschinen als in Schachkesseln und in Bereichen der Überwachung, wie z. In jüngerer Zeit wurde es in Bergbauinformationen über geografische Systeme wie Statistiken verwendet, die für den Klimawandel von entscheidender Bedeutung sind.