Adaptiivne närvivõrk on süsteem, mis töötleb teavet ja teeb võrgus vajadusel kohandusi. Selliseid võrke võib leida arvutisüsteemidest või orgaanilistest eluvormidest. Neid kasutatakse suure hulga keeruka teabe tõlgendamiseks ja need on kaasaegse tehisintellekti tehnoloogia aluseks.
Inimese loodud adaptiivne närvivõrk, mida nimetatakse ka tehisnärvivõrguks, on modelleeritud inimeste ja loomade ajus looduslikult esinevate närvivõrkude järgi. Nad töötavad teabe kogumise andurite – neuronite – abil, mida tõlgendab keskseade. Need ühendused võivad muuta ja muuta viisi, kuidas nad keskseadmega suhtlevad, lähtudes nende enda hinnangust selle kohta, kuidas oma funktsioone kõige tõhusamalt täita.
On kaks peamist viisi, kuidas adaptiivne närvivõrk “õpib”: juhendatud õpe ja järelevalveta õppimine. Juhendatud õppimine nõuab inimpartnerit, kes juhendab võrgustikku, kuidas erinevaid sisendeid tõlgendada ja nendega suhelda. Selle õppestiili eesmärk on tagada, et meetodites, mida adaptiivne närvivõrk teabe töötlemiseks kasutab, ei esineks vigu ja tugevdada võrgu soovitud toiminguid.
Juhendajata õpe põhineb keskprotsessoril, mis suhtleb oma keskkonnaga ja teeb oma algse programmeerimise põhjal oma otsused selle kohta, kuidas see peaks toimima. Selleks korraldab ja korrastab ta saadud teavet ning prognoosib, millised võivad olla nende andmete muutmise tulemused. Võrk võib õppida nii võrgus kui ka väljaspool seda. Veebiõpe tähendab, et võrk õpib samal ajal, kui ta täidab ka ülesandeid. Võrguühenduseta õppimine nõuab, et võrgustik õpiks tegutsemisest eraldi.
Praegu on neli peamist ülesannet, mida täidavad adaptiivsed närvivõrgud. Kõik nad tegelevad mustrite töötlemise ja tõlgendamisega. Esiteks on rühmitus, mille käigus võrk uurib mitmeid mustreid ja rühmitab seotud mustrid klastriteks.
Teine ülesanne, mida adaptiivne närvivõrk võib täita, on mustri, näiteks kirjutatud või öeldud sõnade, äratundmine ja tõlgendamine. Seda tehes võib ta püüda mõista täiesti tundmatuid mustreid, tuginedes tema arusaamisele seotud mustritest. Funktsiooni väärtuse hinnangu andmine on kolmas põhiülesanne ja seda kasutatakse sageli teaduses või inseneriteaduses. Neljas põhiülesanne, mida adaptiivne närvivõrk võib täita, on ennustada, mis juhtub tulevikus, kui teatud andmemudelites tehakse muudatusi.
Tehisnärvivõrk on tehisintellekti vorm ja selle kõige kaasaegsemad kasutusalad hõlmavad arenenud robottehnoloogiat. Seda kasutavad sagedamini andmeanalüütikud, kuna nende töö on seotud suurte teabehulkade tõlgendamise ja sorteerimisega. Tehisnärvivõrk võib aidata analüütikul oma andmeid korrastada, uuringuid läbi viia ja ettevõtte toodetes ja teenustes võimalikke muudatusi testida. Tehnoloogia arenedes muutuvad närvivõrkude rakendused levinumaks.