ニューラルネットワークプログラミングには何が関係していますか？

ニューラルネットワークプログラミングは非常に複雑で、さまざまなプログラミング言語とハードウェアを利用して、人工ニューラルネットワーク（ANN）の作成を実現できます。 ただし、一般に、このタイプのプログラミングは、オブジェクトを記述し、それらのオブジェクトをカテゴリに分類するために使用できるパラメータの確立から始まります。 その後、さまざまなタイプの入力をこのシステムに入力して、プログラムが入力パラメーターを分析し、入力の分類方法の指示を出力できるようにします。 通常、ニューラルネットワークプログラミングはこのプロセスを何度も繰り返して、ネットワークがさまざまな入力に対して正解と不正解を「学習」できるようにします。

ニューラルネットワークは、人間の脳のニューロンと呼ばれる個々の部分で構成される大規模なネットワークであり、人工知能（AI）を担当する人によってしばしばエミュレートされます。 通常、ニューラルネットワークプログラミングは、さまざまなオブジェクトの問題解決と分類のために人間の脳の機能をエミュレートする人工ニューラルネットワークを作成するために使用されます。 このプログラミングでは、プログラマーの好みや設計されているANNの全体的な目的に応じて、異なる言語と構文を使用できます。 ニューラルネットワークプログラミングでは、ハードウェアとソフトウェアの両方が利用され、生物学的ニューラルネットワークで見つかった個別のニューロンをエミュレートするために個々の回路がよく使用されます。

ニューラルネットワークプログラミングは、ネットワークの作成と、さまざまなオブジェクトの識別に使用されるさまざまなパラメーターから開始できます。 入力はニューラルネットワークに入力され、プログラムはこの入力を分析して、受信した入力の分類に使用されるさまざまな識別子を決定できます。 誰かが、犬の種類に関するさまざまなパラメーター（たとえば、大小、尾または尾なし、毛皮のような、毛のない）を入力する場合があります。 ニューラルネットワークプログラミングには、個々のパラメーターを分析して特定されている特定の種類の犬を識別するニューラルネットワークが含まれます。

たとえば、ネットワークが大型、尾、毛皮などのパラメータを識別した場合、入力はジャーマンシェパードを識別することを意図していると結論付けることができます。 同じ情報によってネットワークがチワワを識別する場合、分析は不正確であり、ニューラルネットワークは間違いから「学習」して、将来の犬を適切に識別するでしょう。 これはもちろん、ニューラルネットワークプログラミングの仕組みの簡単な例であり、実際のプロセスには通常、数百または数千のパラメーターとネットワークによる多数のチェックが含まれます。 このプロセスを通じて、ネットワークは将来の入力を適切に識別するための手段を確立し、ニューラルネットワークプログラミングが、ミスから効果的に学習して新しいデータに適応するAIシステムを作成できるようにします。