एक तंत्रिका एल्गोरिदम
एक तंत्रिका एल्गोरिथ्म आमतौर पर तंत्रिका प्रोग्रामिंग में उपयोग किए गए कोड के एक टुकड़े को संदर्भित करता है। यह वह जगह है जहां एक तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क के विशिष्ट व्यवहार और विशेषताओं का अनुकरण करता है। प्रोग्रामर तंत्रिका प्रोग्रामिंग के बारे में बात करते हैं जो पुराने सिस्टम से विकसित होती है, जहां आज का तंत्रिका प्रोग्रामिंग समुदाय दशकों पहले प्रस्तुत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांतों पर आधारित है।
तंत्रिका एल्गोरिथ्म तंत्रिका प्रणालियों का एक विशिष्ट हिस्सा है जो तंत्रिका सॉफ्टवेयर की अधिक से अधिक भूमिकाओं में से एक को सुविधाजनक बनाने में मदद करता है। यह अक्सर एक विशेष परिणाम के लिए अलग-अलग डेटा के संयोजन के लिए प्रदान करता है, जहां तंत्रिका एल्गोरिथ्म अंतराल में भरता है जैसे कि मानव सेरेब्रल प्रक्रिया सीमित उदाहरण के लिए, करती है। कृत्रिम तंत्रिका प्रोग्रामिंग में, यह संभावित परिणाम पेश करने के लिए ज्ञात डेटा से प्रोजेक्ट करके किया जाता है।
कई तंत्रिका एल्गोरिथ्म सेटअप में एक ज्ञात इनपुट लेना शामिल है, और अंतिम परिणाम प्राप्त करने के लिए एक अन्य प्रकार के "प्रशिक्षण डेटा" को जोड़ना दोनों को जोड़ती है। डेवलपर मशीन लर्निंग को बारीकी से देखते हैं कि यह परिभाषित करने के लिए कि उनके तंत्रिका एल्गोरिदम सीखने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम की क्षमता का कितना उत्पादन कर रहे हैं। इसके अलावा, विभिन्न लक्ष्यों के लिए कई प्रकार के तंत्रिका एल्गोरिदम हैं और विभिन्न तरीकों से कार्यान्वित किए जाते हैं।
प्रोग्रामर में अक्सर यह दर्शाने के लिए विस्तृत आरेख शामिल होते हैं कि तंत्रिका एल्गोरिथम का प्रत्येक घटक मिश्रण में कैसे मिश्रित होता है। ये किसी सार्वजनिक डेवलपर समुदाय की व्याख्या करने में मदद करने के लिए प्रिंट या वेब पर प्रकाशित हो सकते हैं कि किसी एकल प्रोग्रामर या टीम ने न्यूरल एल्गोरिथम के साथ सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा बढ़ाने के लिए क्या किया है। सभी प्रोग्रामिंग की तरह, तंत्रिका एल्गोरिथम विकास पारंपरिक भाषा और कोडिंग, मानक प्रलेखन प्रथाओं और मूल टीम से स्पष्टता पर निर्भर करता है ताकि परिणाम को एक व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाया जा सके। इसके बिना, एल्गोरिथ्म या प्रोग्राम की मूल मंशा और कार्यक्षमता का अनुवाद करना मुश्किल हो जाता है।
लॉजिस्टिक्स और ऑब्जर्वेशन साइंस जैसे क्षेत्रों में मौलिक भूमिकाओं के साथ, तंत्रिका अनुप्रयोग अब असंभव स्थानों में लोकप्रिय हो गए हैं। इनमें से एक घुड़दौड़ में है, जहां कंप्यूटर प्रोग्राम के डेवलपर्स अब दावा करते हैं कि तंत्रिका एल्गोरिदम का उपयोग परिणामों के प्रभावी रूप से अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। यद्यपि इस प्रकार के उपयोग तंत्रिका सॉफ्टवेयर डिजाइन के लिए अन्य सामान्य प्रथाओं के समान हैं, यह बहस का विषय है कि तंत्रिका अनुप्रयोग किसी विशेष घटना का अनुमान कैसे लगा सकते हैं। शेयर बाजार में बदलाव जैसी डेटा-समृद्ध घटनाओं को ट्रैक करने के लिए एक न्यूरल एल्गोरिदम डिज़ाइन का उपयोग करने में रुचि यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त है कि तंत्रिका प्रोग्रामिंग कंप्यूटर प्रोग्राम को विकसित करने के भविष्य के प्रयासों का एक बड़ा हिस्सा होगा जो मानव ऑपरेटरों को विशिष्ट पूर्वानुमानात्मक तरीकों से मदद करते हैं।
