Нейронные сети - это математические модели, которые пытаются имитировать работу человеческого мозга. Они состоят из соединенных между собой узлов, называемых нейронами, которые передают и обрабатывают информацию.
Нейронные сети могут использоваться для решения широкого спектра задач, включая распознавание образов, классификацию данных, прогнозирование результатов, управление процессами и многое другое. Они могут обработать большие объемы данных и выявить в них закономерности, которые недоступны для человека.
Важным преимуществом нейронных сетей является их способность к обучению. Они могут самостоятельно "учиться" на основе предоставленных им данных, корректируя свои веса и параметры, чтобы достигнуть оптимального результата.
В современном мире нейронные сети широко применяются в таких областях, как медицина, финансы, технологии, наука и многие другие. Их возможности постоянно расширяются, и они становятся все более востребованными инструментами для решения сложных задач.