Neuronové sítě jsou výpočetní modely inspirované biologickými neuronovými sítěmi, které se nacházejí v nervových systémech živých organismů. Tyto umělé sítě jsou navrženy tak, aby napodobovaly způsob, jakým lidský mozek zpracovává informace. Neuronové sítě jsou základem mnoha moderních aplikací umělé inteligence a strojového učení, protože mají schopnost učit se a rozpoznávat vzory ve velkých objemech dat.
Stavba neuronové sítě je formována vrstvami neuronů, kde každý neuron představuje matematickou funkci. Tyto neurony jsou uspořádány do vrstev – vstupní vrstva přijímá vstupní data, skryté vrstvy zpracovávají data pomocí vážených spojení a aktivačních funkcí, a výstupní vrstva poskytuje výsledek. Neurony jsou propojeny synaptickými váhami, které se během procesu učení upravují, aby sítě lépe přizpůsobily svůj výstup danému úkolu. Tento proces učení se obvykle provádí pomocí algoritmu zpětného šíření chyb, který iterativně upravuje váhy tak, aby výstup sítě co nejlépe odpovídal požadovaným výsledkům.
Využití neuronových sítí je velmi široké a zahrnuje rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, autonomní řízení vozidel, lékařskou diagnostiku a mnoho dalších oblastí. Díky své schopnosti učit se z dat a přizpůsobovat se novým situacím jsou neuronové sítě obzvláště vhodné pro úkoly, kde tradiční algoritmické přístupy selhávají nebo vyžadují obrovské množství manuální práce. Přestože jsou neuronové sítě silným nástrojem, stále jsou předmětem výzkumu, neboť mají svá omezení a výzvy, jako je potřeba velkého množství dat pro učení, náchylnost k přecvičení (overfitting), interpretovatelnost a výpočetní náročnost.
Mgr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)