Umelá neurónová sieť (neural network) predstavuje výpočtový model inšpirovaný fungovaním ľudského mozgu. Tento systém spracováva informácie prostredníctvom vrstiev umelých neurónov. Každý neurón prijíma vstupy, vykonáva výpočty a posiela výstup ďalšej vrstve. Výsledkom je schopnosť rozpoznávať vzory a učiť sa zo skúseností.
Využitie a výhody neurónových sietí
Tieto siete sa široko používajú v umelej inteligencii a strojovom učení. Umožňujú analýzu veľkých dát, rozpoznávanie obrazu, spracovanie prirodzeného jazyka či automatizáciu rozhodovacích procesov. Vďaka neustálemu trénovaniu zlepšujú svoju presnosť a prispôsobujú sa novým situáciám.
Hlavnou výhodou neurónových sietí je schopnosť zvládať komplexné úlohy, ktoré tradičné algoritmy nedokážu riešiť. Používajú sa v medicíne na diagnostiku ochorení, v automobilovom priemysle pri vývoji autonómnych vozidiel a v bankovníctve na detekciu podvodov. Ich adaptabilita z nich robí kľúčový nástroj modernej technológie.
Existuje viacero typov neurónových sietí. Konvolučné siete (CNN) sa využívajú na spracovanie obrazových dát, zatiaľ čo rekurentné siete (RNN) sa špecializujú na analýzu sekvenčných údajov, ako je text alebo zvuk. Každý model má špecifické vlastnosti, ktoré ho predurčujú na rôzne aplikácie.
Vzhľadom na rastúce množstvo dát a zložitosť úloh sa neurónové siete neustále zdokonaľujú. Ich rozvoj otvára nové možnosti v oblasti umelej inteligencie a umožňuje efektívnejšie riešenia v mnohých odvetviach.
