एक तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम की एक सरणी है जो एक प्रक्रिया के माध्यम से डेटा के एक सेट में मौलिक संबंधों की पहचान करने का प्रयास करता है जो मानव मस्तिष्क द्वारा संचालित तकनीकों की नकल करता है। इस अर्थ में, तंत्रिका नेटवर्क या तो जैविक या कृत्रिम न्यूरॉन्स के सिस्टम को संदर्भित करता है।
तंत्रिका नेटवर्क लगभग हर उस स्थिति में लागू होते हैं जिसमें भविष्यवक्ता चर (स्वतंत्र, इनपुट) और अनुमानित चर (आश्रित, आउटपुट) के बीच एक संबंध मौजूद होता है, तब भी जब वह संबंध बहुत जटिल होता है और "सहसंबंधों" के सामान्य शब्दों में स्पष्ट करना आसान नहीं होता है। " या "समूहों के बीच अंतर।"
तंत्रिका नेटवर्क के विभिन्न अनुप्रयोग हैं जो इस प्रकार हैं -
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चिकित्सीय घटनाओं का पता लगाना - स्वास्थ्य से संबंधित सूचकांकों की एक सरणी (जैसे, हृदय गति का एक संयोजन, रक्त में कई पदार्थों के स्तर, श्वसन दर) की जाँच की जा सकती है। एक विशिष्ट चिकित्सा स्थिति की शुरुआत एक बहुत ही जटिल (उदाहरण के लिए, गैर-रेखीय और इंटरैक्टिव) परिवर्तनों के संयोजन से संबंधित हो सकती है, जो कि चर के सबसेट पर जाँच की जा रही है। इस भविष्य कहनेवाला डिज़ाइन की पहचान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया गया है ताकि उचित उपचार की सिफारिश की जा सके।
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शेयर बाजार पूर्वानुमान - स्टॉक की कीमतों और स्टॉक इंडेक्स में उतार-चढ़ाव एक जटिल, बहुआयामी, लेकिन कुछ परिस्थितियों में कम से कम आंशिक रूप से नियतात्मक घटना का एक और उदाहरण है। कई तकनीकी विश्लेषकों द्वारा बड़ी संख्या में कारकों जैसे कि अन्य शेयरों के पिछले प्रदर्शन और विभिन्न आर्थिक संकेतकों के आधार पर स्टॉक की कीमतों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जा रहा है।
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क्रेडिट असाइनमेंट - आम तौर पर ऋण के लिए आवेदक के बारे में विभिन्न प्रकार के डेटा ज्ञात होते हैं। उदाहरण के लिए, आवेदक की आयु, शिक्षा, व्यवसाय और कुछ अन्य तथ्यों तक पहुँचा जा सकता है। ऐतिहासिक डेटा पर एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के बाद, तंत्रिका नेटवर्क विश्लेषण सबसे प्रासंगिक विशेषताओं की पहचान कर सकता है और उनका उपयोग आवेदकों को अच्छे या बुरे क्रेडिट जोखिमों के रूप में वर्गीकृत करने के लिए कर सकता है।
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मशीनरी की स्थिति की निगरानी करना - तंत्रिका नेटवर्क मशीनों के निवारक संरक्षण को शेड्यूल करने के लिए अतिरिक्त विशेषज्ञता लेकर मूल्यों को कम करने में सहायक हो सकते हैं।
एक तंत्रिका नेटवर्क को उन ध्वनियों के बीच वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है जो एक मशीन बनाता है जब यह आम तौर पर चल रहा होता है ("झूठे अलार्म") बनाम जब यह किसी समस्या के कगार पर होता है। इस प्रशिक्षण अवधि के बाद, नेटवर्क की दक्षता का उपयोग आने वाले ब्रेकडाउन के एक तकनीशियन को संबोधित करने के लिए किया जा सकता है, इससे पहले कि वह प्रकट हो और महंगा अप्रत्याशित "डाउनटाइम" उत्पन्न करे।
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इंजन प्रबंधन - एक इंजन से सेंसर के इनपुट का मूल्यांकन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया गया है। तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न मापदंडों को नियंत्रित करता है जिसके भीतर इंजन कार्य करता है, एक विशेष लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, जैसे कि ईंधन की खपत को कम करना।