Нейронные сети (или искусственные нейронные сети) - это составные части искусственного интеллекта, имитирующие работу человеческого мозга. Они состоят из большого количества связанных между собой искусственных нейронов, которые передают информацию друг другу через сигналы.
Нейронные сети используются для решения различных задач, например, классификации изображений, распознавания речи, анализа текста, прогнозирования временных рядов, и многих других. Они способны обучаться на примерах и находить закономерности в данных, что позволяет им выполнять сложные задачи с высокой точностью.
В программировании нейронные сети реализуются с помощью специализированных библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и другие. Программисты создают и обучают нейронные сети, определяя их архитектуру, выбирая функции активации, настраивая параметры обучения и тестирования модели.
Обучение нейронных сетей происходит на больших объемах данных, которые разделяются на тренировочную, валидационную и тестовую выборки. В процессе обучения сеть подстраивается под данные, минимизируя ошибку предсказаний и улучшая свою производительность.
Таким образом, нейронные сети в программировании являются мощным инструментом для решения сложных задач и исследований в области искусственного интеллекта.