Neuroninio tinklo analizė yra matematinio modeliavimo, sudarančio neuroninį tinklą, analizės procesas. Atliekant šią analizę, gali būti patikrintas tinklo gebėjimas atpažinti šablonus ir manipuliuoti duomenimis. Taip pat gali būti įvertintas tinklo gebėjimas mokytis. Yra programinė įranga, kuri gali padėti atlikti neuroninio tinklo analizę.
Vienas iš pagrindinių neuroninių tinklų tikslų yra suteikti žmonėms galimybę apdoroti didelius duomenų kiekius. Šios sistemos gali išmokti atpažinti modelius ir numatyti realaus pasaulio scenarijus. Jie taip pat gali būti naudojami norint išbandyti šias prognozes ir atlikti atitinkamus duomenų sistemų pakeitimus. Asmuo, užsiimantis neuroninio tinklo analize, naudoja šią informaciją, kad padėtų įgyvendinti ir prižiūrėti pokyčius, kuriuos neuroninis tinklas siūlo arba bando sukurti.
Yra daug rūšių programinės įrangos, padedančios asmeniui atlikti neuroninio tinklo analizę. Šios programinės įrangos formos suardo neuroninio tinklo išvadų rezultatus. Tai leidžia žmogui labai tiksliai prognozuoti duomenis pateikdamas lengvai įsisavinamu formatu. Programinė įranga taip pat gali leisti vartotojui išbandyti įvairius sistemos pakeitimus, siekiant užtikrinti, kad analizėje rekomenduojamas veiksmas bus veiksmingas, jei jis bus atliktas.
Neuroninių tinklų analizė gali būti taikoma daugeliui skirtingų duomenų sistemų daugelyje sričių. Tai gali padėti asmeniui ar įmonei prognozuoti pardavimus, tirti klientus ir tikslinę rinkodarą. Neuroninių tinklų analizė taip pat gali būti naudinga racionalizuojant pramonės procesus ir įvertinant riziką įvairiose įmonėse.
Šio tipo analizė taip pat gali būti naudojama neuroninio tinklo gebėjimo mokytis efektyvumui nustatyti. Neuroninio tinklo duomenų sistemos interpretacijos rezultatus galima palyginti su duomenimis, kai juos interpretuoja žmogus. Tada analitikas gali patikrinti, ar neuroniniam tinklui reikia papildomo programavimo, ar jis veiksmingai išugdė savo gebėjimą mokytis ir apdoroti informaciją.
Neuroniniai tinklai taip pat naudojami kuriant viso žmogaus kūno modelius. Tai leidžia sveikatos priežiūros srities darbuotojams išbandyti medicininio veiksmo, pavyzdžiui, operacijos, rezultatus. Galima būtų imituoti įvairius galimus veiksmus, tada analizuoti surinktą informaciją. Rezultatai gali padėti gydytojams imtis atitinkamų veiksmų.
Nesvarbu, ar neuroniniai tinklai atlieka kai kurias savo pagrindines funkcijas, pvz., padeda žmonėms spręsti statistines problemas, ar jie kuria sudėtingos aplinkos modeliavimą testavimui, analizė yra esminė neuroninio tinklo naudingumo dalis. Neuroniniams tinklams tobulėjant ir tobulėjant, jų naudojimas ir toliau augs. Dėl to taip pat padidės žmonių, turinčių neuroninių tinklų analizės įgūdžių, paklausa.