Eksploracja danych z sieci neuronowych to proces zbierania i wydobywania danych poprzez rozpoznawanie istniejących wzorców w bazie danych za pomocą sztucznej sieci neuronowej. Te sztuczne sieci neuronowe to sieci naśladujące biologiczną sieć neuronową, taką jak ta w ludzkim ciele. Eksploracja danych w sieciach neuronowych jest wykorzystywana głównie przez większe firmy lub grupy badawcze do gromadzenia i organizowania dużych baz danych, ale ma wiele zastosowań w kilku dziedzinach.
U ludzi sieć neuronowa opiera się na neuronach. Neurony są przewodami dla układu nerwowego i są odpowiedzialne za przewodzenie w całym ciele doświadczeń zmysłowych, takich jak ból i zmysł dotyku. Komunikują się za pomocą środków elektrycznych i chemicznych oraz sieci neuronowych. Wysyłane przez nich wiadomości szybko przemieszczają się przez sieci neuronowe i mogą nauczyć się przewodzić impulsy na nowe sposoby, zwłaszcza neurony w mózgu.
Sztuczna sieć neuronowa to opis złożonego procesu matematycznego, który pod pewnymi względami przypomina swój biologiczny odpowiednik. Sieć składa się ze sztucznych neuronów, które są również złożonymi równaniami matematycznymi, które działają poprzez przenoszenie informacji w procesie wejścia i wyjścia; proces ten odzwierciedla działanie neuronów biologicznych.
Sztuczna sieć neuronowa (SSN) to złożona struktura, ale jej głównym celem jest szybkie i wydajne obliczanie złożonych procesów, podobnie jak ludzka sieć neuronowa. Stworzono również sieci SSN, aby mogły uczyć się, wykonując te procesy, co czyni je formą sztucznej inteligencji. Mają wiele praktycznych zastosowań i można je zobaczyć we wszystkim, od oprogramowania do rozpoznawania mowy po systemy radarowe.
Sieci SSN są kluczowym elementem eksploracji danych w sieciach neuronowych. Są w stanie badać duże bazy danych, znane jako hurtownie danych, oraz analizować i wyodrębniać określone fragmenty informacji poprzez rozpoznawanie wzorców. To, czym jest ta porcja informacji, zależy od potrzeb użytkownika. W dużych firmach często muszą analizować dane i zauważać trendy, zwłaszcza w zakresie wydatków, marketingu i sprzedaży.
Oprócz dużych firm, innym głównym użytkownikiem eksploracji danych w sieciach neuronowych jest społeczność naukowa i inżynierska. Specjaliści ci mogą wykorzystać eksplorację danych do zbadania dużych fragmentów informacji zebranych podczas badań i obserwacji oraz wydobyć z tych danych wszelkie potrzebne im wzorce. Może to zaoszczędzić wiele godzin, które w przeciwnym razie byłyby wyczerpującym procesem.
Istnieje wiele innych obszarów, w których wykorzystywana jest eksploracja danych w sieciach neuronowych. Na przykład jest używany w grach, takich jak automaty do gry w szachy, oraz w obszarach inwigilacji, takich jak bezpieczeństwo wewnętrzne, które monitoruje trendy w działalności terrorystycznej. Od niedawna jest wykorzystywany do wydobywania informacji o systemach geograficznych, takich jak statystyki istotne dla zmian klimatu.