كاشف عصبي
المكتشف العصبي (Neural Detector) هو مكون متخصص ضمن نظام الذكاء الاصطناعي (AI) يستخدم معماريات الشبكات العصبية لتحديد أو تصنيف أو تمييز أنماط أو شذوذات أو سمات معينة تلقائيًا ضمن مجموعات البيانات الضخمة. على عكس الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد، تتعلم هذه المكتشفات خصائص الأنماط المستهدفة مباشرة من كميات هائلة من بيانات التدريب.
في بيئات البيانات الحديثة وعالية السرعة، يصبح الفحص اليدوي غير ممكن. توفر المكتشفات العصبية النطاق والدقة اللازمين لغربلة بيتابايت من المعلومات - سواء كانت حركة مرور الشبكة، أو قراءات المستشعرات، أو سجلات سلوك المستخدم - للعثور على مؤشرات خفية للاحتيال، أو فشل النظام، أو النشاط الخبيث التي قد يغفل عنها البشر بسهولة.
تتضمن الآلية الأساسية تدريب شبكة عصبية (مثل الشبكة العصبية التلافيفية Convolutional Neural Network أو الشبكة العصبية المتكررة Recurrent Neural Network) على بيانات مُصنفة. تقوم الشبكة بتعديل أوزانها وتحيزاتها الداخلية أثناء التدريب لتقليل خطأ التنبؤ. عند النشر، تقوم بمعالجة بيانات جديدة وغير مرئية، ويشير ناتجها إلى احتمالية أو يقين وجود نمط معين (الهدف).
تشمل المفاهيم ذات الصلة التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) (حيث يتم تصنيف الأنماط)، والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) (إيجاد الأنماط المخفية دون تصنيفات)، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، الذي يهدف إلى معالجة مشكلة "الصندوق الأسود".
