Neurale netwerken zijn computersystemen die zijn geïnspireerd op de biologische neurale netwerken waaruit de hersenen van dieren bestaan. Ze vormen een subset van machine learning en vormen de kern van deep learning-algoritmen.

Neurale netwerken bestaan ​​uit onderling verbonden knooppunten (neuronen) die in lagen zijn georganiseerd. Deze lagen omvatten doorgaans:

* Invoerlaag: Ontvangt de initiële gegevens.

* Verborgen lagen: Voer complexe berekeningen uit op de gegevens. Een netwerk kan meerdere verborgen lagen hebben, wat leidt tot ‘diepe’ neurale netwerken.

* Uitvoerlaag: Produceert het eindresultaat.

Aan elke verbinding tussen neuronen is een gewicht verbonden. Tijdens het trainingsproces past het netwerk deze gewichten aan op basis van de gegevens die het ontvangt. Door deze aanpassing kan het netwerk patronen leren en voorspellingen doen.

Neurale netwerken worden gebruikt voor een breed scala aan taken, waaronder:

* Beeldherkenning: Objecten, gezichten enz. identificeren in afbeeldingen.

* Natuurlijke taalverwerking: Menselijke taal begrijpen en genereren.

* Spraakherkenning: Gesproken woorden omzetten in tekst.

* Machinevertaling: Tekst vertalen van de ene taal naar de andere.

* Medische diagnose: Het assisteren van artsen bij het diagnosticeren van ziekten.

* Financiële prognoses: Het voorspellen van aandelenkoersen of andere financiële indicatoren.

Kortom, neurale netwerken zijn krachtige hulpmiddelen voor het vinden van patronen en het maken van voorspellingen in complexe gegevens. Hun vermogen om van data te leren maakt hen flexibel en in staat een breed scala aan problemen op te lossen.