ニューラルネットワークは分類にどのように役立ちますか？

ニューラルネットワークは、人間の脳が機能するアプローチを模倣するプロセスを通じて、一連のデータの基本的な関係を特定しようとする一連のアルゴリズムです。この方法では、ニューラルネットワークは有機または人工のニューロンのシステムを定義します。

ニューラルネットワークは、認知システムと脳の神経機能における（仮定された）学習プロセスをモデルにした分析手法であり、既存の学習からのいわゆる学習プロセスを実装した後、他の観測から（特定の変数で）新しい観測を予測することができます情報。ニューラルネットワークは、データマイニング手法の1つです。

ニューラルネットワークは、人間の脳が操作する技術を模倣するプロセスを通じて、データセットの基本的な関係を特定しようとする一連のアルゴリズムです。この意味で、ニューラルネットワークは有機的または人工的なようなニューロンのシステムを定義します。

ニューラルネットワークは、予測変数（独立変数、入力）と予測変数（従属変数、出力）の間の関係が困難であり、「相関」の一般的な用語で明確に表現するのが容易でない場合でも、その関係が持続する事実上すべての状況に関連します。または「グループ間の違い」

ニューラルネットワークは、パターンのインスタンスを識別するために使用されるシミュレートされたニューロンのネットワークです。ニューラルネットワークは、ネットワークの重みのある領域を検索することで理解します。

ニューラルネットワークは、リンクされた入力/出力ユニットのセットであり、各リンクにはそれに関連する重みがあります。学習手順中に、ネットワークは、入力サンプルの正確なクラスラベルを予測できるように重みを調整することによって学習します。 NN学習は、ユニット間の接続のため、接続学習とも呼ばれます。

ニューラルネットワークには長いトレーニング項目が必要でしたが、学習の重みに従って象徴的な意味を解釈するのは複雑であるため、解釈可能性が低いことが確認されています。これらの機能は元々、データマイニングにとってあまり魅力的でないニューラルネットワークを作成します。

ニューラルネットワークには、ノイズの多いデータに対する高い耐性と、トレーニングされていないパターンを分類する機能が含まれています。訓練されたニューラルネットワークからルールを抽出するために、さまざまなアルゴリズムが開発されています。これらの要素は、データマイニングで分類するためのニューラルネットワークの利便性に貢献します。

エンジニアリングでは、ニューラルネットワークはパターン分類器と非線形適応フィルターとして2つの重要な機能を提供します。人工ニューラルネットワークは、データから関数（入力/出力マップ）を実装することを理解する、柔軟で、ほとんどの場合非線形システムです。アダプティブは、システムパラメータが操作中に変換されることを定義します。これは一般にトレーニングフェーズとして知られています。

トレーニングフェーズの後、人工ニューラルネットワークのパラメーターは一定であり、システムは目前の問題を解決するようにセットアップされます（テストフェーズ）。人工ニューラルネットワークは、パフォーマンステストを強化するため、または一般に学習ルールとして定義されている暗黙の内部制約に従うために、体系的な段階的なフェーズで開発されています。