Neuronová síť je vypočítávací model inspirovaný biologickými nervovými systémy, zejména mozkem. Tyto sítě jsou klíčovou oblastí výzkumu v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Neuronové sítě skládají se z jednotek nazývaných neurony, které simulují základní fungování biologických nervových buněk. Tyto umělé neurony jsou propojeny a organizovány ve vrstvách: vstupní vrstva, jedna nebo více skrytých vrstev a výstupní vrstva. Každý neuron přijímá jeden nebo více vstupních signálů, které zpracovává pomocí váhového součtu a nelineární aktivační funkce, a výsledek přenáší dál jako výstup.
Hlavním cílem neuronové sítě je naučit se nacházet a modelovat složité vzorce a vztahy v datech. K tomu je využívána metoda učení zvaná trénink sítě, která typicky zahrnuje proces zvaný zpětné šíření chyb (backpropagation). V rámci tohoto procesu se síť iterativně optimalizuje úpravou vah spojení mezi neurony tak, aby minimalizovala chybu mezi předpovězeným a skutečným výstupem. Neuronové sítě jsou schopny se naučit řešit širokou škálu úloh, od rozpoznávání obrazů a zvuků až po strojový překlad a predikci časových řad.
V posledních letech se rozvoj hlubokých neuronových sítí, známých také jako hluboké učení, stal velmi populární. Tyto sítě obsahují velké množství skrytých vrstev, které umožňují extrahovat a reprezentovat velmi složité struktury v datech. Hluboké učení zaznamenalo velký úspěch v různých oblastech, jako je počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka, robotika a mnoho dalších. Přestože neuronové sítě poskytují fascinující výsledky, jejich složitost a potřeba velkého množství výpočetního výkonu a dat pro trénink představují výzvy, které výzkumníci a inženýři neustále řeší.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)