ニューラルネットワークデータマイニングとは

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、人体などの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しますが、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、痛みや触覚などの感覚体験を全身に伝える役割を果たします。 彼らは、電気的および化学的手段とニューラルネットワークを介して通信します。 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、特に脳内のニューロンなど、新しい方法でインパルスを伝導することを実際に学習できます。

人工ニューラルネットワークは、いくつかの点で生物学的な対応物に似ている複雑な数学的プロセスの記述です。 ネットワークは人工ニューロンで構成されます。人工ニューロンは複雑な数学方程式でもあり、入力および出力プロセスで情報を移動することにより機能します。 このプロセスは、生体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と同様に、複雑なプロセスを迅速かつ効率的に計算することです。 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ており、人工知能の形式になっています。 これらにはさまざまな実用的な用途があり、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に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査し、パターン認識を通じて特定の情報を分析および抽出できます。 その情報の塊は、ユーザーのニーズによって異なります。 大企業では、多くの場合、特に支出、マーケティング、販売に関して、データを分析し、傾向に注意する必要があります。

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、科学およびエンジニアリングコミュニティです。 これらの専門家は、データマイニングを使用して、研究と観測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。 これにより、さもなければ徹底的なプロセスになる時間を節約できます。

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、チェスをプレイするよりもマシンなどのゲームや、テロ活動の傾向を監視する国内のセキュリティなどの監視分野で使用されます。 最近では、気候変動に不可欠な統計など、地理システムに関する情報のマイニングに使用されています。