Un algoritm neural se referă în mod obișnuit la o bucată de cod folosită în programarea neuronală. Aici o rețea neuronală simulează comportamente și atribute specifice ale creierului uman. Programatorii vorbesc despre programarea neuronală ca un proces evoluat din sisteme mai vechi, în care comunitatea de programare neuronală de astăzi se bazează pe principiile inteligenței artificiale prezentate cu decenii în urmă.
Algoritmul neuronal este o parte specifică a sistemelor neuronale care ajută la facilitarea unuia dintre rolurile mai mari ale software-ului neuronal. Adesea, prevede combinarea diferitelor date pentru un rezultat specializat, în care algoritmul neuronal umple golurile la fel cum ar face un proces cerebral uman, de exemplu, într-un interval limitat de vedere. În programarea neuronală artificială, acest lucru se realizează prin proiectarea din date cunoscute pentru a prezenta un rezultat probabil.
Multe configurații de algoritm neuronal implică preluarea unei intrări cunoscute și adăugarea unui alt tip de „date de antrenament” pentru a obține un rezultat final care le combină pe ambele. Dezvoltatorii analizează îndeaproape învățarea automată pentru a defini cât de bine produc algoritmii lor neuronali capacitatea unui program de calculator de a învăța. Dincolo de aceasta, există o gamă largă de tipuri de algoritmi neuronali menționați pentru diferite obiective și implementați în moduri diferite.
Programatorii includ adesea diagrame detaliate pentru a arăta modul în care fiecare componentă a unui algoritm neuronal se îmbină în amestec. Acestea pot fi publicate în format tipărit sau pe web pentru a ajuta o comunitate publică de dezvoltatori să interpreteze ceea ce un singur programator sau echipă a făcut cu un algoritm neuronal pentru a îmbunătăți o bucată de software. La fel ca orice programare, dezvoltarea algoritmilor neuronali se bazează în mare măsură pe limbajul și codificarea convenționale, practicile standard de documentare și claritatea din partea echipei inițiale pentru a face rezultatul accesibil unui public mai larg. Fără aceasta, devine dificil să traduci intenția și funcționalitatea inițială a unui algoritm sau program.
Alături de rolurile fundamentale în domenii precum logistica și științele observaționale, aplicațiile neuronale au devenit acum populare în locuri puțin probabile. Unul dintre acestea este în cursele de cai, unde dezvoltatorii de programe de calculator susțin acum că algoritmii neuronali pot fi utilizați pentru a prezice eficient rezultatele. Deși aceste tipuri de utilizări sunt similare cu alte practici comune pentru proiectarea software-ului neuronal, este discutabil cât de bine pot prezice aplicațiile neuronale un anumit eveniment. Interesul de a folosi un design de algoritm neuronal pentru a urmări evenimente bogate în date, cum ar fi schimbările bursiere, este suficient de mare pentru a se asigura că programarea neuronală va fi o parte importantă a eforturilor viitoare de a dezvolta programe de calculator care să ajute operatorii umani în moduri predictive specifice.