Нейронные сети - это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. Они состоят из нейронов, связанных между собой в сложные сети, которые способны обрабатывать огромные объемы информации и распознавать сложные образы.
Одной из основных задач, которые выполняют нейронные сети, является классификация данных. Это означает, что с их помощью можно отличать объекты одного класса от другого, например, различать на фотографиях кошек от собак.
Нейронные сети также используются для прогнозирования результатов на основе входных данных. Например, они могут быть обучены предсказывать погоду на основе метеоданных, а также прогнозировать спрос на товары в магазине.
Еще одним важным применением нейронных сетей является обработка изображений. Они способны распознавать образы на фотографиях, выделять объекты и лица, а также помогать в медицинской диагностике, например, определять рак на ранних стадиях по медицинским снимкам.
В общем, нейронные сети способны выполнять множество различных задач, от обработки естественного языка до анализа больших объемов данных. Их гибкость и мощность делают их очень востребованными в различных областях науки и технологий.