Il data mining della rete neurale è il processo di raccolta ed estrazione di dati riconoscendo i modelli esistenti in un database utilizzando una rete neurale artificiale. Queste reti neurali artificiali sono reti che emulano una rete neurale biologica, come quella del corpo umano. Il data mining della rete neurale viene utilizzato principalmente da aziende o gruppi di ricerca più grandi per raccogliere e organizzare database di grandi dimensioni, ma ha numerosi usi in diversi campi.
Negli esseri umani, la rete neurale si basa sui neuroni. I neuroni sono i condotti per il sistema nervoso e sono responsabili della conduzione delle esperienze sensoriali, come il dolore e il senso del tatto, in tutto il corpo. Comunicano attraverso mezzi elettrici e chimici e reti neurali. I messaggi che inviano si muovono rapidamente attraverso le reti neurali e possono effettivamente imparare a condurre gli impulsi in modi nuovi, specialmente i neuroni nel cervello.
Una rete neurale artificiale è una descrizione di un complesso processo matematico che, per certi aspetti, assomiglia alla sua controparte biologica. La rete è costituita da neuroni artificiali, che sono anche equazioni matematiche complesse, che funzionano spostando le informazioni in un processo di input e output; questo processo rispecchia il funzionamento dei neuroni biologici.
Una rete neurale artificiale (ANN) è una struttura complessa, ma il suo scopo principale è calcolare processi complessi in modo rapido ed efficiente, proprio come una rete neurale umana. Le ANN sono anche impostate in modo che possano apprendere eseguendo questi processi, rendendole una forma di intelligenza artificiale. Hanno una varietà di usi pratici e possono essere visti in tutto, dal software di riconoscimento vocale ai sistemi radar.
Le ANN sono il componente chiave del data mining delle reti neurali. Sono in grado di esaminare database di grandi dimensioni, noti come data warehouse, e analizzare ed estrarre blocchi specifici di informazioni attraverso il riconoscimento di modelli. Che cosa sia quel pezzo di informazioni dipende dalle esigenze dell’utente. Nelle grandi aziende, spesso hanno bisogno di analizzare i dati e notare le tendenze, soprattutto per quanto riguarda le spese, il marketing e le vendite.
Oltre alle grandi aziende, un altro utente principale del data mining delle reti neurali è la comunità scientifica e ingegneristica. Questi professionisti possono utilizzare il data mining per esaminare grandi quantità di informazioni raccolte durante la ricerca e l’osservazione ed estrarre qualsiasi modello di cui abbiano bisogno da quei dati. Questo può far risparmiare molte ore di quello che altrimenti sarebbe un processo esaustivo.
Esistono molte altre aree in cui viene utilizzato il data mining della rete neurale. Ad esempio, è utilizzato nei giochi, come nelle macchine che giocano a scacchi, e nelle aree di sorveglianza, come la sicurezza domestica che monitora le tendenze nell’attività terroristica. Più recentemente, è stato utilizzato per estrarre informazioni sui sistemi geografici, come le statistiche vitali per il cambiamento climatico.