Tehisnärvivõrgu

Tehisnärvivõrgu, tuntud ka kui *artificial neural network* (ANN) inglise keeles, on matemaatiline mudel, mis jäljendab looduslikke närvisüsteeme, et lahendada komplekse probleeme. Sellised võrgud koosnevad neuronaid ehk neuroneid, mis on ühendatud kahepoolsete sidemetega. Igas neuronis toimub andmete protsessimine, mis põhineb aktiveerimisfunktsioonil, mis määrab, kas neuron aktiveerub või mitte.

Tehisnärvivõrgud on eriti kasulikud andmeanalüüsis, kus nad suudavad avastada mönjudeid, mis on inimestel raske näha. Nad on laialdaselt kasutatud masinaõppes, kus võrgud õpivad andmetest, kasutades näidendite analüüsi ja parandades oma suutlikkust ajalooliste andmete põhjal. Tehisnärvivõrgud jagunevad peamiselt kolmeks peamiseks tüübiks: täiendavõrgud, rekursiivsed võrgud ja konkvolutsioonivõrgud, igaühel oma eripärade ja kasutusaladega.

Täiendavõrgud on üks levinumaid, kus andmed läbivad mitu kihti, mis koosnevad neuronidest. Need võrgud on kasulikud klassifitseerimise ja regressiooni probleemides. Rekursiivsed võrgud, nagu *recurrent neural networks* (RNN), on sobivad ajaliselt korrapäraste andmete protsessimiseks, näiteks teksti genereerimiseks või keeleõppes. Konkvolutsioonivõrgud, tuntud ka kui *convolutional neural networks* (CNN), on eriti efektiivsed pildide ja video analüüsis, kus nad suudavad eristada visuaalseid mönjudeid.

Tehisnärvivõrgude areng on oluline masinaõppe ja kunstliku intellektu arengus, võimaldades lahendada probleeme, mis olid varem inimestel ja traditsiooniliste algoritmide jaoks liiga keerulised. Nad on laialdaselt rakendatud mitmes valdkonnas, näiteks meditsiinis, finantspoliitikas, transportis ja teaduses.