Un algoritmo neurale si riferisce comunemente a un pezzo di codice utilizzato nella programmazione neurale. È qui che una rete neurale simula comportamenti e attributi specifici del cervello umano. I programmatori parlano della programmazione neurale come di un processo evoluto dai sistemi precedenti, in cui la comunità di programmazione neurale di oggi si basa sui principi dell’intelligenza artificiale presentati decenni fa.
L’algoritmo neurale è una parte specifica dei sistemi neurali che aiuta a facilitare uno dei ruoli maggiori del software neurale. Spesso prevede la combinazione di dati diversi per un risultato specializzato, in cui l’algoritmo neurale riempie le lacune proprio come farebbe un processo cerebrale umano, ad esempio, in un campo visivo limitato. Nella programmazione neurale artificiale, questo viene fatto proiettando da dati noti per presentare un risultato probabile.
Molte configurazioni di algoritmi neurali comportano l’acquisizione di un input noto e l’aggiunta di un altro tipo di “dati di addestramento” per ottenere un risultato finale che combini entrambi. Gli sviluppatori esaminano da vicino l’apprendimento automatico per definire quanto bene i loro algoritmi neurali stanno producendo la capacità di apprendimento di un programma per computer. Oltre a questo, esiste una vasta gamma di tipi di algoritmi neurali destinati a obiettivi diversi e implementati in modi diversi.
I programmatori spesso includono diagrammi dettagliati per mostrare come ogni componente di un algoritmo neurale si fonde con il mix. Questi possono essere pubblicati su carta o sul web per aiutare una comunità di sviluppatori pubblici a interpretare ciò che un singolo programmatore o team ha fatto con un algoritmo neurale per migliorare un pezzo di software. Come tutta la programmazione, lo sviluppo di algoritmi neurali si basa molto sul linguaggio e sulla codifica convenzionali, sulle pratiche di documentazione standard e sulla chiarezza del team originale per rendere il risultato accessibile a un pubblico più ampio. Senza questo, diventa difficile tradurre l’intento e la funzionalità originali di un algoritmo o di un programma.
Insieme ai ruoli fondamentali in campi come la logistica e le scienze osservative, le applicazioni neurali sono diventate popolari in luoghi improbabili. Uno di questi è nelle corse dei cavalli, dove gli sviluppatori di programmi per computer ora affermano che gli algoritmi neurali possono essere utilizzati per prevedere in modo efficace i risultati. Sebbene questi tipi di usi siano simili ad altre pratiche comuni per la progettazione di software neurali, è discutibile quanto bene le applicazioni neurali possano prevedere un particolare evento. L’interesse nell’utilizzo di un design di algoritmi neurali per tenere traccia di eventi ricchi di dati come i cambiamenti del mercato azionario è abbastanza grande da garantire che la programmazione neurale sarà una parte importante degli sforzi futuri per sviluppare programmi per computer che aiutino gli operatori umani in modi predittivi specifici.