एक न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम की एक सरणी है जो मानव मस्तिष्क के संचालन की तकनीकों की नकल करने वाली प्रक्रिया के माध्यम से डेटा के एक सेट में मौलिक संबंधों की पहचान करने का प्रयास करता है। इस अर्थ में, न्यूरल नेटवर्क न्यूरॉन्स की प्रणालियों को संदर्भित करते हैं, चाहे जैविक या कृत्रिम।
न्यूरल नेटवर्क लगभग हर स्थिति में लागू होते हैं जिसमें प्रिडिक्टर चर (स्वतंत्र, इनपुट) और प्रिडिक्टेड चर (निर्भर, आउटपुट) के बीच संबंध मौजूद होता है, यहां तक कि जब वह संबंध बहुत जटिल होता है और "सहसंबंध" या "समूहों के बीच अंतर" के सामान्य शब्दों में व्यक्त करना आसान नहीं होता।
न्यूरल नेटवर्क के विभिन्न अनुप्रयोग
चिकित्सा घटनाओं का पता लगाना (Detection of medical phenomena): स्वास्थ्य-संबंधी सूचकांकों की एक सरणी (जैसे, हृदय गति का संयोजन, रक्त में कई पदार्थों का स्तर, श्वसन दर) की जांच की जा सकती है। एक विशिष्ट चिकित्सा स्थिति की शुरुआत जांचे जा रहे चरों के उपसमुच्चय पर परिवर्तनों के बहुत जटिल (जैसे, नॉन-लिनियर और इंटरैक्टिव) संयोजन से संबंधित हो सकती है। न्यूरल नेटवर्क का उपयोग इस भविष्यवाणी डिजाइन की पहचान करने के लिए किया गया है ताकि उचित उपचार की सिफारिश की जा सके।
स्टॉक मार्केट भविष्यवाणी (Stock market prediction): स्टॉक की कीमतों और स्टॉक सूचकांकों में उतार-चढ़ाव एक जटिल, बहुआयामी, लेकिन कुछ परिस्थितियों में कम से कम आंशिक रूप से निर्धारक घटना का एक और उदाहरण है। कई तकनीकी विश्लेषकों द्वारा स्टॉक की पिछले प्रदर्शन और विभिन्न आर्थिक संकेतकों जैसे बड़ी संख्या में कारकों के आधार पर स्टॉक कीमतों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जा रहा है।
क्रेडिट असाइनमेंट (Credit assignment): ऋण के लिए आवेदक के बारे में आमतौर पर विभिन्न डेटा के टुकड़े ज्ञात होते हैं। उदाहरण के लिए, आवेदक की उम्र, शिक्षा, व्यवसाय, और कुछ अन्य तथ्य उपलब्ध हो सकते हैं। ऐतिहासिक डेटा पर एक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के बाद, न्यूरल नेटवर्क विश्लेषण सबसे प्रासंगिक विशेषताओं की पहचान कर सकता है और आवेदकों को अच्छे या बुरे क्रेडिट जोखिम के रूप में वर्गीकृत करने के लिए उनका उपयोग कर सकता है।
मशीनरी की स्थिति की निगरानी (Monitoring the condition of machinery): न्यूरल नेटवर्क अतिरिक्त विशेषज्ञता को मशीनों के निवारक रखरखाव के शेड्यूलिंग में लाकर लागत में कटौती करने में सहायक हो सकते हैं।
एक न्यूरल नेटवर्क को उन ध्वनियों के बीच वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है जो मशीन सामान्य रूप से चलने पर बनाती है ("गलत अलार्म") बनाम जब यह किसी समस्या के कगार पर होती है। इस प्रशिक्षण अवधि के बाद, नेटवर्क की दक्षता का उपयोग तकनीशियन को आसन्न ब्रेकडाउन की चेतावनी देने के लिए किया जा सकता है, इससे पहले कि यह प्रकट हो और महंगा अप्रत्याशित "डाउनटाइम" उत्पन्न करे।
इंजन प्रबंधन (Engine management): न्यूरल नेटवर्क का उपयोग इंजन से सेंसर के इनपुट का मूल्यांकन करने के लिए किया गया है। न्यूरल नेटवर्क उन विभिन्न मापदंडों को नियंत्रित करता है जिनके भीतर इंजन कार्य करता है, एक विशेष लक्ष्य प्राप्त करने के लिए, जैसे ईंधन की खपत को कम करना।
