適応ニューラルネットワークとは

適応ニューラルネットワークは、情報を処理し、必要に応じてネットワークを調整するシステムです。 このようなネットワークは、コンピューターシステムまたは有機的な生命体に見られます。 それらは、大量の複雑な情報を解釈するために使用され、最新の人工知能技術の基礎となっています。

人工ニューラルネットワークとも呼ばれる人工適応ニューラルネットワークは、人間や動物の脳に自然に発生するニューラルネットワークをモデルにしています。 これらは、中央処理装置によって解釈される一連の情報収集センサー（ニューロン）を使用して動作します。 これらの接続は、機能を最も効率的に実行する方法の独自の評価に基づいて、中央処理装置との対話方法を変更および変更できます。

適応ニューラルネットワークが「学習」する主な方法は、教師あり学習と教師なし学習の2つです。 教師あり学習には、さまざまな入力の解釈および相互作用の方法をネットワークに指示する人間のカウンターパートが必要です。 このスタイルの学習の目的は、適応ニューラルネットワークが情報の処理に使用する方法にエラーがないことを確認し、ネットワークの目的のアクションを強化することです。

教師なし学習は、中央処理装置がその環境と対話し、元のプログラミングに基づいて動作する方法を独自に決定することに依存しています。 これを行うために、受信した情報を整理および再編成し、このデータを変更した結果がどうなるかを予測します。 ネットワークはオンラインでもオフラインでも学習できます。 オンライン学習とは、ネットワークがタスクを実行しながら学習することを意味します。 オフライン学習では、演技とは別に学習するネットワークが必要です。

現在、適応ニューラルネットワークによって実行される4つの主要なタスクがあります。 それらはすべて、パターンの処理と解釈を扱います。 まず、クラスタリングがあります。ネットワークでは、多数のパターンを調べ、関連するパターンをクラスターにグループ化します。

適応ニューラルネットワークが実行できる2番目のタスクは、書き言葉や話し言葉などのパターンの認識と解釈です。 これを行う際、関連するパターンの理解に基づいて、完全に未知のパターンを理解しようとする場合があります。 関数の値の推定値を提供することは3番目の主要なタスクであり、科学または工学でよく使用されます。 適応ニューラルネットワークが実行する可能性のある4番目の主なタスクは、特定のデータモデルに変更が加えられた場合に将来発生することを予測することです。

人工ニューラルネットワークは人工知能の一種であり、その最も現代的な用途は高度なロボットテクノロジーです。 データアナリストの仕事は大量の情報の解釈とソートを扱うため、より一般的に使用されます。 人工ニューラルネットワークは、アナリストがデータを整理し、調査を実施し、会社の製品とサービスに起こりうる変更をテストするのに役立ちます。 テクノロジーがより高度になると、ニューラルネットワークのアプリケーションがより一般的になります。