Neuronové sítě jsou matematické modely, které kopírují fungování lidského mozku. Slouží k nalezení optimálního řešení a k co nejrychlejšímu provedení časově náročných úloh. Neuronové sítě se v současné době používají v různých oblastech:
Ve srovnání s klasickými algoritmy strojového učení se neuronové sítě dokáží samy učit a zohledňovat své vlastní chyby, kterých se dopustily dříve.
Obecně jsou neuronové sítě jednou z oblastí umělé inteligence, takže používané algoritmy mohou řešit různé problémy, které vyžadují hloubkovou analýzu ze strany člověka, stejně jako kreativní přístup k řešení problému. V současné době se tento druh algoritmů používá v mnoha oblastech lidské práce, kde je zapotřebí obrovské množství znalostí pro učení nebo nalezení nejlepšího řešení problému.
Programy zpracovávají mnoho informací, které mohou být provedeny testy, fotografie s příznaky a další údaje. Neuronová síť dokáže diagnostikovat nemoc a co nejrychleji předat informace ošetřujícímu lékaři. Konečným výsledkem je možnost rychle stanovit nebo potvrdit diagnózu. Dnes se neuronová síť často používá k detekci melanomu a archivy dat umožňují pracovat s velkým množstvím snímků tohoto onemocnění.
Neuronové sítě jsou nyní schopny psát knihy, hudbu nebo obrazy, které kopírují styl slavných autorů a hudebníků. Existují speciální algoritmy, s nimiž se pracuje a které jsou vytvořeny určitým směrem. A neuronové sítě používají podobné obrázky nebo rysy, tvary atd. K dosažení cíle však potřebujete dostatečný vstup.
Vyhledávače se utvářejí pomocí speciálních algoritmů, které analyzují informace z webových stránek, určují typ obsahu a obecně rozpoznávají obsah. Pro vyhledávání dat se používají testovací i grafické dotazy.
Neuronové sítě připojené k celosvětové síti mohou shromažďovat data téměř o čemkoli. Může se jednat o dopravní zácpy a následně vymyslet nejlepší trasu pro vaši cestu.
Meteorologické radary přenášejí příslušné informace a neuronové sítě analyzují a rozdělují srážky. To umožňuje předpovídat počasí v blízké budoucnosti.
Hlavní výhodou je, že se mohou učit samostatně. Stojí však za to vyzdvihnout některé další zvláštní vlastnosti: