Neural nätverksanalys är processen för att analysera den matematiska modelleringen som utgör ett neuralt nätverk. Som en del av denna analys kan nätverkets förmåga att känna igen mönster och manipulera data testas. Nätverkets förmåga att lära sig kan också utvärderas. Programvara finns tillgänglig som kan hjälpa till med prestanda för neurala nätverksanalyser.
Ett av huvudsyften med neurala nätverk är att ge människor möjligheten att bearbeta stora mängder data. Dessa system kan lära sig att känna igen mönster och göra förutsägelser baserade på verkliga scenarier. De kan också användas för att testa dessa förutsägelser och göra lämpliga ändringar i datasystemen. En person som deltar i neurala nätverksanalyser använder denna information för att hjälpa till att implementera och övervaka de förändringar som det neurala nätverket föreslår eller försöker skapa.
Det finns många typer av programvara tillgängliga för att hjälpa en person i neurala nätverksanalyser. Dessa former av mjukvara bryter ner resultaten av ett neuralt nätverks resultat. Detta gör att en person kan göra mycket exakta förutsägelser genom att presentera data i ett lättsmält format. Programvaran kan också tillåta användaren att testa olika ändringar av systemet för att säkerställa att den åtgärd som rekommenderas i analysen blir effektiv om den genomförs.
Neural nätverksanalys kan tillämpas på många olika datasystem inom en mängd olika områden. Det kan hjälpa en person eller företag med försäljningsprognoser, kundundersökningar och målmarknadsföring. Analys av neurala nätverk kan också vara till hjälp för att effektivisera industriella processer och bedöma risker i en mängd olika verksamheter.
Denna typ av analys kan också användas för att fastställa effektiviteten av ett neuralt nätverks förmåga att lära. Resultaten av ett neuralt nätverks tolkning av ett datasystem kan jämföras med datan efter att det har tolkats av en mänsklig användare. Analytikern kan sedan kontrollera om det neurala nätverket kräver ytterligare programmering eller om det effektivt har utvecklat sin förmåga att lära sig och bearbeta information.
Neurala nätverk används också för att skapa modeller av hela människokroppen. Detta gör det möjligt för arbetare inom hälso- och sjukvårdsområdet att testa resultaten av en medicinsk åtgärd som en operation. Olika potentiella handlingar skulle kunna simuleras, sedan kan den insamlade informationen analyseras. Resultaten kan användas för att hjälpa läkare att vidta lämpliga åtgärder.
Oavsett om neurala nätverk utför några av sina mer grundläggande funktioner som att hjälpa människor att lösa statistiska problem eller om de skapar simuleringar av komplexa miljöer för testning, är analys en viktig del för att göra ett neuralt nätverk användbart. När neurala nätverk avancerar och utvecklas kommer användningen av dem att fortsätta att växa. Efterfrågan på personer som är skickliga på neurala nätverksanalyser kommer också att växa som ett resultat.