Neurale netwerken groeien in complexiteit, ze zijn als een digitaal brein dat leert en zich aanpast, maar zonder iets ooit te vergeten.
Een neuraal netwerk is een type algoritme binnen kunstmatige intelligentie dat is geïnspireerd op de manier waarop het menselijk brein werkt. Het is opgebouwd uit neuronen (of “nodes”) die op een bepaalde manier met elkaar verbonden zijn om patronen in data te herkennen. Deze netwerken kunnen complexe relaties en patronen in grote datasets ontdekken, wat ze ideaal maakt voor taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en zelfs het spelen van games.
Het netwerk werkt door informatie van laag tot laag te verwerken, waarbij elke verbinding (synaps) tussen neuronen een gewicht heeft dat bepaalt hoe sterk een signaal moet worden doorgegeven. Deze signalen worden door het netwerk heen gestuwd door een wiskundige operatie genaamd feedforward.
Wanneer de output van het netwerk bekend is, kan een proces genaamd backpropagation (terugpropagatie) worden gebruikt om de gewichten van de verbindingen te optimaliseren. Dit wordt gedaan door het verschil (fout) tussen de voorspelling van het netwerk en de werkelijke waarde te berekenen en deze fout stap voor stap terug door het netwerk te leiden om de gewichten te corrigeren.
