Analiza sieci neuronowej to proces analizy modelowania matematycznego, które tworzy sieć neuronową. W ramach tej analizy można przetestować zdolność sieci do rozpoznawania wzorców i manipulowania danymi. Można również ocenić zdolność sieci do uczenia się. Dostępne jest oprogramowanie, które może pomóc w przeprowadzeniu analizy sieci neuronowej.
Jednym z głównych celów sieci neuronowych jest zapewnienie ludziom możliwości przetwarzania dużych ilości danych. Systemy te mogą nauczyć się rozpoznawać wzorce i dokonywać prognoz na podstawie rzeczywistych scenariuszy. Można ich również używać do testowania tych prognoz i wprowadzania odpowiednich zmian w systemach danych. Osoba zajmująca się analizą sieci neuronowych wykorzystuje te informacje, aby pomóc wdrożyć i nadzorować zmiany, które sieć neuronowa sugeruje lub próbuje stworzyć.
Dostępnych jest wiele rodzajów oprogramowania, które wspomagają osobę w analizie sieci neuronowej. Te formy oprogramowania rozkładają wyniki ustaleń sieci neuronowej. Pozwala to na dokonywanie bardzo dokładnych prognoz, prezentując dane w łatwo przyswajalnym formacie. Oprogramowanie może również umożliwiać użytkownikowi testowanie różnych zmian w systemie, aby upewnić się, że akcja zalecona w analizie będzie skuteczna, jeśli zostanie przeprowadzona.
Analiza sieci neuronowych może być stosowana do wielu różnych systemów danych w wielu dziedzinach. Może pomóc osobie lub firmie w prognozowaniu sprzedaży, badaniu klientów i marketingu docelowym. Analiza sieci neuronowych może być również pomocna w usprawnianiu procesów przemysłowych i ocenie ryzyka w różnych przedsiębiorstwach.
Ten rodzaj analizy można również wykorzystać do określenia skuteczności zdolności uczenia się sieci neuronowej. Wyniki interpretacji systemu danych przez sieć neuronową można porównać z danymi po ich zinterpretowaniu przez człowieka. Analityk może wtedy sprawdzić, czy sieć neuronowa wymaga dodatkowego programowania lub czy skutecznie rozwinęła swoją zdolność uczenia się i przetwarzania informacji.
Sieci neuronowe służą również do tworzenia modeli całego ludzkiego ciała. Pozwala to pracownikom służby zdrowia na przetestowanie wyników działań medycznych, takich jak operacja. Można symulować różne potencjalne działania, a następnie zebrane informacje poddać analizie. Wyniki można wykorzystać, aby pomóc lekarzom w podjęciu odpowiednich działań.
Niezależnie od tego, czy sieci neuronowe wykonują niektóre z ich bardziej podstawowych funkcji, takich jak pomaganie ludziom w rozwiązywaniu problemów statystycznych, czy też tworzą symulacje złożonych środowisk do testowania, analiza jest niezbędnym elementem uczynienia sieci neuronowej użyteczną. W miarę postępu i ewolucji sieci neuronowych ich zastosowania będą rosły. W rezultacie wzrośnie również zapotrzebowanie na osoby biegłe w analizie sieci neuronowych.