Qu'est-ce que l'exploration de données par réseau neuronal?

L'exploration de données sur réseau de neurones est le processus de collecte et d'extraction de données en reconnaissant les modèles existants dans une base de données utilisant un réseau de neurones artificiel. Ces réseaux de neurones artificiels sont des réseaux qui émulent un réseau de neurones biologiques, tel que celui du corps humain. L'exploration de données sur réseau de neurones est principalement utilisée par les grandes entreprises ou les groupes de recherche pour rassembler et organiser de grandes bases de données, mais elle a de nombreuses utilisations dans plusieurs domaines.

Chez l'homme, le réseau de neurones est basé sur les neurones. Les neurones sont les conduits du système nerveux et sont responsables de la réalisation d'expériences sensorielles, telles que la douleur et le sens du toucher, dans tout le corps. Ils communiquent par des moyens électriques et chimiques et des réseaux de neurones. Les messages qu’ils envoient se déplacent rapidement à travers les réseaux de neurones et peuvent réellement apprendre à conduire des impulsions de nouvelles façons, en particulier les neurones du cerveau.

Un réseau de neurones artificiels est la description d'un processus 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, fonctionnant en déplaçant des informations dans un processus d’entrée et de sortie; ce processus reflète le fonctionnement des neurones biologiques.

Un réseau neuronal artificiel (RNA) est une structure complexe, mais son objectif principal est de calculer des processus complexes rapidement et efficacement, à la manière d'un réseau neuronal humain. Les ANN sont également configurés pour qu'ils puissent apprendre en exécutant ces processus, ce qui en fait une forme d'intelligence artificielle. Ils ont une variété d'utilisations pratiques et peuvent être vus dans tout, des logiciels de reconnaissance vocale aux systèmes radar.

Les ANN sont la composante clé de l'exploration de données sur réseau neuronal. Ils sont capables d’examiner de grandes bases de données, appelées entrepôts de données, et d’analyser et d’extraire des blocs d’informations spécifiques par le biais de la reconnaissance de formes. La nature de cette information dépend des besoins de l'utilisateur. Dans les grandes entreprises, elles doivent souvent analyser les données et noter les tendances, en particulier en ce qui concerne les dépenses, le marketing et les ventes.

Outre les grandes entreprises, la communauté scientifique et technique est un autre utilisateur principal de l’exploration de données sur réseau neuronal. Ces professionnels peuvent utiliser l’exploration de données pour examiner de grandes quantités d’informations rassemblées dans le cadre de recherches et d’observations, et extraire les modèles dont ils ont besoin à partir de ces données. Cela peut faire économiser de nombreuses heures à ce qui serait autrement un processus exhaustif.

Il existe de nombreux autres domaines dans lesquels l'exploration de données par réseau neuronal est utilisée. Par exemple, il est utilisé dans les jeux, par exemple dans les machines à jouer aux échecs, et dans des domaines de surveillance, tels que la sécurité nationale, qui surveille les tendances de l'activité terroriste. Plus récemment, il a été utilisé pour extraire des informations sur les systèmes géographiques, telles que les statistiques indispensables au changement climatique.

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