ニューラルネットワークデータマイニングとは何ですか？

ニューラルネットワークデータマイニングは、人工ニューラルネットワークを使用してデータベース内の既存のパターンを認識することにより、データを収集および抽出するプロセスです。 これらの人工ニューラルネットワークは、人体のような生物学的ニューラルネットワークをエミュレートするネットワークです。 ニューラルネットワークデータマイニングは、主に大企業または研究グループが大規模なデータベースを収集および整理するために使用されますが、いくつかの分野で多数の用途があります。

人間では、ニューラルネットワークはニューロンに基づいています。 ニューロンは神経系の導管であり、体全体に痛みや触覚などの感覚体験を行う責任があります。 それらは、電気的および化学的手段とニューラルネットワークを通じて通信します。 彼らが送信するメッセージは、ニューラルネットワークを介して迅速に移動し、実際に新しい方法で衝動を行うことを学ぶことができます。特に脳内のニューロン。

人工ニューラルネットワークは、複雑な数学プロセスの説明です。帽子は、いくつかの点で、その生物学的対応物に似ています。 ネットワークは、入力プロセスと出力プロセスで情報を移動することにより機能する複雑な数学方程式でもある人工ニューロンで構成されています。このプロセスは、生物学的ニューロンの仕組みを反映しています。

人工ニューラルネットワーク（ANN）は複雑な構造ですが、その主な目的は、人間のニューラルネットワークのように、複雑なプロセスを迅速かつ効率的に計算することです。 また、ANNはこれらのプロセスを実行することで学習できるように設定され、人工知能の形式になります。 それらはさまざまな実用的な用途を持っており、音声認識ソフトウェアからレーダーシステムまで、あらゆるもので見ることができます。

ANNは、ニューラルネットワークデータマイニングの重要なコンポーネントです。 データウェアハウスと呼ばれる大規模なデータベースを調べ、パターン認識を通じて特定の情報チャンクを分析および抽出することができます。 WHその塊では、情報はユーザーのニーズに依存します。 大企業では、特に支出、マーケティング、販売に関して、データを分析し、傾向に気付く必要があります。

大企業に加えて、ニューラルネットワークデータマイニングのもう1つの主要なユーザーは、科学および工学コミュニティです。 これらの専門家は、データマイニングを使用して、研究と観察で収集された大量の情報を調べ、そのデータから必要なパターンを抽出できます。 これは、そうでなければ網羅的なプロセスとなるものを何時間も節約できます。

ニューラルネットワークデータマイニングが使用される他の多くの領域があります。 たとえば、プレイチェスよりも機械など、テロ活動の傾向を監視する国内安全保障など、監視の分野など、ゲームで使用されます。 最近では、気候変動に不可欠な統計など、地理的システムに関する採掘情報に使用されています。