Neural nätverksdatautvinning är processen att samla in och extrahera data genom att känna igen befintliga mönster i en databas med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk. Dessa artificiella neurala nätverk är nätverk som efterliknar ett biologiskt neuralt nätverk, som det i människokroppen. Neural nätverksdatautvinning används främst av större företag eller forskargrupper för att samla in och organisera stora databaser, men det har många användningsområden inom flera områden.
Hos människor är det neurala nätverket baserat på neuroner. Neuroner är ledningar för nervsystemet och ansvarar för att leda sinnesupplevelser, såsom smärta och känsel, genom hela kroppen. De kommunicerar genom elektriska och kemiska medel och neurala nätverk. De meddelanden de skickar rör sig snabbt genom de neurala nätverken och kan faktiskt lära sig att leda impulser på nya sätt, särskilt nervcellerna i hjärnan.
Ett artificiellt neuralt nätverk är en beskrivning av en komplex matematisk process som i vissa avseenden liknar sin biologiska motsvarighet. Nätverket består av artificiella neuroner, som också är komplexa matematiska ekvationer, som fungerar genom att flytta information i en in- och utmatningsprocess; denna process speglar hur biologiska neuroner fungerar.
Ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) är en komplex struktur, men dess huvudsakliga syfte är att snabbt och effektivt beräkna komplexa processer, precis som ett mänskligt neuralt nätverk. ANN:er är också inrättade så att de kan lära sig genom att utföra dessa processer, vilket gör dem till en form av artificiell intelligens. De har en mängd praktiska användningsområden och kan ses i allt från taligenkänningsprogram till radarsystem.
ANN:er är nyckelkomponenten i datautvinning i neurala nätverk. De kan granska stora databaser, så kallade datalager, och analysera och extrahera specifika bitar av information genom mönsterigenkänning. Vad den informationsbiten är beror på användarens behov. I stora företag behöver de ofta analysera data och märka trender, särskilt när det gäller utgifter, marknadsföring och försäljning.
Förutom stora företag är en annan huvudanvändare av datautvinning i neurala nätverk vetenskaps- och ingenjörssamfundet. Dessa yrkesmän kan använda datautvinning för att undersöka stora bitar av information som samlats in i forskning och observation, och extrahera de mönster de behöver från dessa data. Detta kan spara många timmar av vad som annars skulle vara en uttömmande process.
Det finns många andra områden där neurala nätverksdatautvinning används. Till exempel används det i spel, till exempel i maskiner än att spela schack, och inom övervakningsområden, till exempel inhemsk säkerhet som övervakar trender i terroristaktivitet. På senare tid har det använts i gruvinformation om geografiska system, såsom statistik som är avgörande för klimatförändringar.