La minería de datos de redes neuronales es el proceso de recopilación y extracción de datos mediante el reconocimiento de patrones existentes en una base de datos utilizando una red neuronal artificial. Estas redes neuronales artificiales son redes que emulan una red neuronal biológica, como la del cuerpo humano. La minería de datos de redes neuronales es utilizada principalmente por empresas más grandes o grupos de investigación para recopilar y organizar grandes bases de datos, pero tiene numerosos usos en varios campos.
En los humanos, la red neuronal se basa en neuronas. Las neuronas son los conductos del sistema nervioso y son responsables de conducir las experiencias sensoriales, como el dolor y el sentido del tacto, en todo el cuerpo. Se comunican a través de medios eléctricos y químicos y redes neuronales. Los mensajes que envían se mueven rápidamente a través de las redes neuronales y pueden aprender a conducir impulsos de nuevas formas, especialmente las neuronas del cerebro.
Una red neuronal artificial es una descripción de un proceso matemático complejo que, en algunos aspectos, se parece a su contraparte biológica. La red está formada por neuronas artificiales, que también son ecuaciones matemáticas complejas, que funcionan moviendo información en un proceso de entrada y salida; este proceso refleja cómo funcionan las neuronas biológicas.
Una red neuronal artificial (ANN) es una estructura compleja, pero su propósito principal es calcular procesos complejos de manera rápida y eficiente, al igual que una red neuronal humana. Las RNA también están configuradas para que puedan aprender realizando estos procesos, convirtiéndolos en una forma de inteligencia artificial. Tienen una variedad de usos prácticos y se pueden ver en todo, desde software de reconocimiento de voz hasta sistemas de radar.
Las ANN son el componente clave de la minería de datos de redes neuronales. Pueden examinar grandes bases de datos, conocidas como almacenes de datos, y analizar y extraer fragmentos específicos de información mediante el reconocimiento de patrones. Lo que sea ese trozo de información depende de las necesidades del usuario. En las grandes empresas, a menudo necesitan analizar datos y notar tendencias, especialmente en lo que respecta a gastos, marketing y ventas.
Además de las grandes empresas, otro usuario principal de la minería de datos de redes neuronales es la comunidad científica y de ingenieros. Estos profesionales pueden utilizar la minería de datos para examinar grandes cantidades de información recopilada en la investigación y la observación, y extraer los patrones que necesiten de esos datos. Esto puede ahorrar muchas horas de lo que de otro modo sería un proceso exhaustivo.
Hay muchas otras áreas en las que se utiliza la minería de datos de redes neuronales. Por ejemplo, se usa en juegos, como en máquinas que juegan al ajedrez, y en áreas de vigilancia, como la seguridad doméstica que monitorea las tendencias en la actividad terrorista. Más recientemente, se ha utilizado para extraer información sobre sistemas geográficos, como estadísticas vitales para el cambio climático.