neuroverkkopohjainen
Neuroverkkopohjainen on suomenkielinen termi, jota käytetään kuvaamaan järjestelmiä, menetelmiä tai lähestymistapoja, joiden keskeinen rakennusosa on neuroverkot. Neuroverkot ovat tekoälyn malleja, jotka rakentuvat kerroksista ja voivat oppia monimutkaisia riippuvuuksia esimerkkidatasta. Termiä käytetään erityisesti syväoppimisen yhteydessä.
Neuroverkkopohjaisten menetelmien tarkoituksena on kehittää mallinnus- ja päätöksentekokykyä, joka pystyy havaitsemaan ei-lineaarisia rakenteita datassa. Oppiminen tapahtuu
Tyypillisiä neuroverkkopohjaisia arkkitehtuureja ovat konvoluutionaaliset neuroverkot (CNN), jotka soveltuvat kuvantunnistukseen ja visuaaliseen analyysiin; toistuvat neuroverkot (RNN,
Sovelluskohteet ovat moninaiset: kuvan- ja äänentunnistus, luonnollisen kielen käsittely, lääketieteellinen diagnostiikka, robotiikka, talous- ja data-analyysi sekä
Haasteisiin kuuluvat suurien datamäärien sekä laskentatehon tarve, mallien tulkittavuuden puute ja vivahteet, kuten koulutusdataan liittyvät vinoumat.