Neuroninio tinklo duomenų gavyba yra duomenų rinkimo ir išgavimo procesas, atpažįstant esamus duomenų bazės modelius naudojant dirbtinį neuronų tinklą. Šie dirbtiniai neuroniniai tinklai yra tinklai, kurie imituoja biologinį neuroninį tinklą, pavyzdžiui, esantį žmogaus kūne. Neuroninio tinklo duomenų gavybą pirmiausia naudoja didesnės įmonės ar tyrimų grupės didelėms duomenų bazėms rinkti ir tvarkyti, tačiau jis gali būti naudojamas įvairiose srityse.
Žmonėms neuronų tinklas yra pagrįstas neuronais. Neuronai yra nervų sistemos kanalai ir yra atsakingi už pojūčių, tokių kaip skausmas ir lytėjimo pojūtis, perdavimą visame kūne. Jie bendrauja elektrinėmis ir cheminėmis priemonėmis bei neuroniniais tinklais. Jų siunčiami pranešimai greitai juda per neuroninius tinklus ir iš tikrųjų gali išmokti valdyti impulsus naujais būdais, ypač smegenų neuronus.
Dirbtinis neuroninis tinklas yra sudėtingo matematinio proceso, kuris tam tikrais atžvilgiais primena savo biologinį atitikmenį, aprašymas. Tinklas sudarytas iš dirbtinių neuronų, kurie taip pat yra sudėtingos matematinės lygtys, kurios veikia perkeldamos informaciją įvesties ir išvesties procese; šis procesas atspindi, kaip veikia biologiniai neuronai.
Dirbtinis neuroninis tinklas (ANN) yra sudėtinga struktūra, tačiau pagrindinis jo tikslas yra greitai ir efektyviai apskaičiuoti sudėtingus procesus, kaip ir žmogaus neuroninio tinklo. ANN taip pat yra sukurti taip, kad jie galėtų mokytis atlikdami šiuos procesus, todėl jie tampa dirbtinio intelekto forma. Jie gali būti naudojami įvairiai ir gali būti matomi viskuo – nuo kalbos atpažinimo programinės įrangos iki radarų sistemų.
ANN yra pagrindinis neuroninio tinklo duomenų gavybos komponentas. Jie gali ištirti dideles duomenų bazes, žinomas kaip duomenų saugyklos, ir analizuoti bei išskirti konkrečias informacijos dalis atpažindami šabloną. Kokia ta informacijos dalis, priklauso nuo vartotojo poreikių. Didelėse įmonėse joms dažnai reikia analizuoti duomenis ir pastebėti tendencijas, ypač susijusias su išlaidomis, rinkodara ir pardavimu.
Be didelių įmonių, kitas pagrindinis neuroninių tinklų duomenų gavybos naudotojas yra mokslo ir inžinerijos bendruomenė. Šie specialistai gali naudoti duomenų gavybą, kad ištirtų didelius informacijos, surinktos atliekant tyrimus ir stebėjimus, dalis ir iš tų duomenų išskirtų reikiamus modelius. Tai gali sutaupyti daug valandų, kai kitu atveju procesas būtų išsamus.
Yra daug kitų sričių, kuriose naudojamas neuroninio tinklo duomenų gavyba. Pavyzdžiui, jis naudojamas žaidimuose, pavyzdžiui, automatuose, nei žaidžiant šachmatais, ir stebėjimo srityse, pavyzdžiui, vidaus saugumui, kuris stebi teroristinės veiklos tendencijas. Visai neseniai jis buvo naudojamas gavybos informacijai apie geografines sistemas, pavyzdžiui, klimato kaitai svarbią statistiką.