La classification des réseaux neuronaux est le processus par lequel les ordinateurs sont capables de classer les données à l’aide de motifs de circuits trouvés dans les réseaux neuronaux biologiques. Le circuit neuronal est le circuit le plus complexe connu et est capable de traiter plus de données – à la fois en parallèle et en série – que n’importe quel ordinateur existant en 2011, et l’une des raisons pour lesquelles il est si puissant est la capacité d’adaptation des circuits neuronaux. Les connexions, les synapses et les portes logiques fonctionnelles peuvent se renforcer et s’affaiblir en fonction des informations précédentes et des taux de déclenchement neuronaux. Cette même adaptation de circuit à une intégration efficace d’informations et à un traitement de données pour une classification statistique peut être exploitée en incorporant ces motifs et procédés de circuit dans des conceptions informatiques.
Le cerveau est une source impressionnante de puissance de traitement combinée à des outils de modélisation de données statistiques non linéaires naturels. Les motifs trouvés dans les circuits neuronaux varient de simples unités de traitement à des systèmes complexes d’intégration d’informations. Les systèmes adaptatifs biologiques dans les réseaux de neurones modifient la façon dont ils traitent les informations en fonction des informations reçues précédemment. De la même manière qu’une personne apprend à étouffer le bruit de fond, un réseau de neurones artificiels peut apprendre à pondérer différemment des informations distinctes, en donnant plus de poids aux informations que le système a appris à désigner comme “importantes”.
Les modèles informatiques pour la classification des réseaux neuronaux tirent parti des connaissances acquises en étudiant les capacités naturelles de traitement des réseaux neuronaux, des unités au sein des circuits au processus par lequel les informations sont pondérées. Ces motifs peuvent alors être mieux compris, ce qui permet de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau et de recréer le motif in silico, ce qui signifie que les ordinateurs sont utilisés pour une plus grande puissance de traitement de la classification des réseaux de neurones statistiques. Les applications de la classification des réseaux de neurones sont de grande envergure, mais les progrès réalisés en 2011 avaient été relativement faibles, en grande partie en raison de la naissance de l’étude et de la compréhension des réseaux de neurones.
Les méthodes de traitement de l’information qui intègrent des systèmes adaptatifs, imitant les circuits mobiles du cerveau, tels que l’apprentissage automatique basé sur des paramètres de données antérieurs, permettent aux scientifiques de traiter les données de manière unique et dynamique. Certaines personnes disent que cela est nécessaire parce que l’accumulation de données en science a augmenté de façon exponentielle et que les techniques pour augmenter la quantité de données prises sont devenues plus efficaces. De nombreux scientifiques pensent que le goulot d’étranglement des découvertes scientifiques sera l’assimilation et le traitement des données lui-même. Pour l’analyse statistique, les méthodes d’apprentissage non linéaires basées sur la machine sont de plus en plus utilisées.
Grâce à un modèle informatique, les programmeurs peuvent créer des réseaux de neurones artificiels composés de neurones artificiels pour représenter un cerveau mécanique – une unité de traitement de l’information in silico qui a la capacité de modifier dynamiquement son analyse statistique en fonction des données évaluées antérieurement. Essentiellement, baser le traitement des données sur la classification des réseaux neuronaux pourrait permettre aux scientifiques de créer des machines plus puissantes capables d’apprendre. Une machine capable de modifier dynamiquement ses capacités de classification en fonction des informations précédentes est un outil puissant conçu pour aider les scientifiques dans les problèmes produits en essayant d’analyser de grandes quantités de données.