Rangkaian Neural adalah satu jenis teknologi pembelajaran mesin yang meniru tingkah laku neuron dalam otak manusia.
Rangkaian saraf boleh mempelajari corak, mengenal pasti masalah dan membuat ramalan berdasarkan data sedia ada.
Rangkaian saraf boleh digunakan untuk pelbagai aplikasi seperti pengiktirafan corak, pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semulajadi, perdagangan algoritma, dan pemprosesan imej.
Rangkaian saraf boleh digunakan untuk mengekstrak maklumat dari data yang sangat kompleks dan membuat ramalan yang agak tepat.
Rangkaian Neural mempunyai rangkaian neuron yang membolehkan mereka berkembang, belajar dan menyesuaikan diri dengan perubahan persekitaran.
Rangkaian saraf boleh mengklasifikasikan data dan meramalkan hasil berdasarkan corak yang mereka pelajari.
Rangkaian saraf dapat mengenal pasti corak dalam data yang lebih rumit daripada manusia.
Rangkaian saraf dapat menyelesaikan masalah yang lebih kompleks daripada algoritma tradisional.
Rangkaian saraf mempunyai keupayaan untuk memproses lebih banyak data dan lebih cepat daripada manusia.
Rangkaian saraf boleh menghasilkan ramalan yang lebih tepat dan boleh dipercayai daripada manusia.
