Sare neuronal bat adimen artifizialean oinarritutako Machine Learning motako programa, eredu edo prozesu bat da, geruza-egitura batean (giza garunaren antzeko egitura bat da) elkarri konektatuta dauden nodoak edo neuronak erabiltzen dituena.

Modu horretan, patroiak identifikatu, gomendioak formulatu eta ondorioak ateratzen ditu, eta funtsezko elementua da testu, irudi, dokumentu eta datuetan oinarritutako informazioa eskuratzeko eta multzokatzeko. Gainera, oso bizkor egiten du.

Sare neuronalak entrenamendu-datuetan (baita akatsetan ere) oinarritzen dira, etengabe ikasteko eta hobetzeko.

Sare neuronal zaharrena pertzeptroia da, Frank Rosenblatt AEBko psikologoak sortua joan den mendeko 60ko hamarkadan.

Sare neuronalen motak

Zenbait tipologia eta sailkapen dituzte sare neuronalek.

Erabiltzen duten ikaskuntza-motaren arabera, sare neuronalak hiru talde handitan sailkatzen dira: gainbegiratuak, ez-gainbegiratuak eta indartuak.

Ikaskuntza gainbegiratuko sare neuronalek aldez aurretik etiketatutako datuak jasotzen dituzte, eta, hala, erantzun lehenetsiak ematen dituzte.

Ikaskuntza ez-gainbegiratuko sare neuronaletan, algoritmoa bera arduratzen da datuen arteko erlazioak bilatzeaz.

Ikaskuntza indartuko sare neuronalek errorearen kontzeptua erabiltzen dute ikasteko eta hobetzeko mekanismo gisa.

Bestalde, sare neuronal aurreelikatuak (datuak noranzko bakar batean prozesatzen dituzte, sarrera-geruzatik irteerakora), sare neuronal atzerahedatuak (sarrera- eta irteera-ibilbidea aldaraz dezaketen mekanismo zuzentzaileak dituzte) eta sare neuronal konboluzionalak edo errepikariak (xehetasun gehigarri oso zehatzak ematen dituzte) ere aipa ditzakegu.

Nola funtzionatzen duen sare neuronal batek

Sare neuronal guztiek dituzte zenbait nodo-geruza (haien "neuronak" dira nodoak).

Nodo-geruza horien artean, ezinbestekoak dira sarrerako geruza eta irteerako geruza. Bi horien arteko geruza ezkutuen kopurua aldatu egiten da, sarearen arabera.

Nolanahi ere, datuak geruza batetik bestera igaro ahal izateko, geruzek elkarren artean konektatuta egon behar dute, eta sare neuronalak haztapen eta atalase espezifikatuak, zehaztuak eta mugatuak izan behar ditu.

Zertarako balio duen sare neuronal batek

Datuak aztertzeko eta joerak detektatzeko tresna indartsu bat da sare neuronal bat, eta hainbat premiari erantzun bizkorrak eta eraginkorrak emateko gaitasuna du. Dagoeneko erabili diren funtzio batzuk jaso ditugu:

  • Irudiak ezagutzea

  • Eraginkortasun energetikoko mekanismoak

  • Kalitate-kontrola

  • Finantza- eta aseguru-aurreikuspenak

  • Marketin pertsonalizatua

  • Audientzien azterketak

  • Dokumentazio-lanak

  • Chatbotak

  • Diagnostiko medikoak

  • Aurpegia ezagutzea

  • Itzulpen automatikoak

  • Azpitituluak

  • Dokumentuen laburpenak

  • Produktuak tipologiaren, prezioen eta beste kontzeptu batzuen arabera sailkatzea eta indexatzea.

Gaur egun, Googlek bere bilatzaile ospetsuan erabiltzen duen algoritmoa da sare neuronal ezagunena.