Нейронные сети в машинном обучении - это модель, которая имитирует работу человеческого мозга для решения различных задач. Они состоят из нейронов, которые объединены в слои и работают в сети. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их с помощью функций активации и передает результат следующему нейрону.
Нейронные сети используются для обучения компьютеров выполнять разнообразные задачи, такие как распознавание образов, автоматическое распознавание речи, прогнозирование временных рядов и многое другое.
Для обучения нейронной сети необходимо создать набор данных, на котором будет обучаться модель. Далее данные подаются на вход сети, проходят через скрытые слои, где происходит обработка данных и корректировка весов нейронов, и на выходе получаем результат работы сети.
Нейронные сети имеют способность обучаться на примерах и находить закономерности в данных, что делает их очень эффективным инструментом для решения сложных задач в машинном обучении. Важно отметить, что для успешного обучения нейронной сети необходимо большое количество данных и правильно подобранные параметризованы модели.