Машинное обучение (Machine Learning) - это подраздел искусственного интеллекта, в котором компьютерные системы обучаются самостоятельно без четкого программирования. Они обучаются на основе опыта или данных, а затем используют этот опыт для принятия решений или делания прогнозов. Машинное обучение позволяет компьютерам "учиться" на основе данных и выявлять закономерности, необходимые для принятия решений в новых ситуациях.
Одним из наиболее популярных методов машинного обучения являются нейронные сети. Нейронные сети моделируют структуру и работу человеческого мозга, и состоят из множества связанных между собой искусственных нейронов. Эти нейроны обрабатывают информацию и передают ее другим нейронам, обучаясь на основе предоставленных данных.
Нейронные сети используются для решения различных задач, таких как классификация изображений, распознавание речи, анализ текста и многие другие. Они позволяют компьютерам обучаться на больших объемах данных и делать точные прогнозы или принимать решения на основе новых входных данных.
Таким образом, машинное обучение и нейронные сети играют ключевую роль в развитии современных технологий и помогают автоматизировать процессы, улучшать качество принятия решений и прогнозировать результаты на основе данных.