Exploatarea datelor rețelei neuronale este procesul de colectare și extragere a datelor prin recunoașterea tiparelor existente într-o bază de date folosind o rețea neuronală artificială. Aceste rețele neuronale artificiale sunt rețele care emulează o rețea neuronală biologică, cum ar fi cea din corpul uman. Exploatarea datelor din rețelele neuronale este folosită în principal de companii mai mari sau grupuri de cercetare pentru a aduna și organiza baze de date mari, dar are numeroase utilizări în mai multe domenii.
La oameni, rețeaua neuronală se bazează pe neuroni. Neuronii sunt conductele pentru sistemul nervos și sunt responsabili pentru conducerea experiențelor senzoriale, cum ar fi durerea și simțul tactil, în tot corpul. Ei comunică prin mijloace electrice și chimice și prin rețele neuronale. Mesajele pe care le trimit se deplasează rapid prin rețelele neuronale și pot învăța de fapt să conducă impulsurile în moduri noi, în special neuronii din creier.
O rețea neuronală artificială este o descriere a unui proces matematic complex care, în unele privințe, seamănă cu omologul său biologic. Rețeaua este formată din neuroni artificiali, care sunt, de asemenea, ecuații matematice complexe, care funcționează prin mutarea informațiilor într-un proces de intrare și ieșire; acest proces reflectă modul în care funcționează neuronii biologici.
O rețea neuronală artificială (ANN) este o structură complexă, dar scopul ei principal este de a calcula procese complexe rapid și eficient, la fel ca o rețea neuronală umană. ANN-urile sunt, de asemenea, configurate astfel încât să poată învăța realizând aceste procese, făcându-le o formă de inteligență artificială. Au o varietate de utilizări practice și pot fi văzute în orice, de la software-ul de recunoaștere a vorbirii la sistemele radar.
ANN-urile sunt componenta cheie a extragerii de date a rețelelor neuronale. Ei sunt capabili să examineze baze de date mari, cunoscute sub numele de depozite de date, și să analizeze și să extragă fragmente specifice de informații prin recunoașterea modelelor. Care este acea bucată de informații depinde de nevoile utilizatorului. În companiile mari, acestea au adesea nevoie să analizeze datele și să observe tendințe, în special în ceea ce privește cheltuielile, marketingul și vânzările.
Pe lângă companiile mari, un alt utilizator principal al extragerii de date a rețelelor neuronale este comunitatea științifică și de inginerie. Acești profesioniști pot folosi data mining pentru a examina fragmente mari de informații adunate în cercetare și observare și pentru a extrage orice tipare de care au nevoie din acele date. Acest lucru poate economisi multe ore din ceea ce altfel ar fi un proces exhaustiv.
Există multe alte domenii în care este utilizată extragerea datelor din rețelele neuronale. De exemplu, este folosit în jocuri, cum ar fi în mașini decât în jocul de șah și în domenii de supraveghere, cum ar fi securitatea internă, care monitorizează tendințele activității teroriste. Mai recent, a fost folosit în extragerea de informații despre sistemele geografice, cum ar fi statisticile vitale pentru schimbările climatice.