Нейронные сети - это алгоритмы машинного обучения, которые пытаются повторить работу человеческого мозга. Они состоят из нейронов, которые объединены в слои и связаны между собой синапсами. В процессе обучения нейронная сеть анализирует большое количество данных, извлекает из них закономерности и принимает решения на основе этой информации.
Основными компонентами нейронной сети являются входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой получает входные данные, скрытые слои выполняют вычисления, а выходной слой предсказывает результат. Важную роль в работе нейронной сети играют веса, которые определяют влияние каждого нейрона на результат.
Нейронные сети используются в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, анализ данных и многое другое. Они позволяют решать сложные задачи, которые раньше были недоступны для обычных алгоритмов.
Таким образом, нейронные сети являются мощным инструментом искусственного интеллекта, способным обучаться на больших объемах данных и принимать сложные решения.