Нейронные сети - это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. Их история берет начало еще в 40-х годах XX века, когда немецкий ученый Варрен Маккаллок и американский психолог Уолтер Питтс предложили первую концепцию искусственных нейронов.
Однако настоящий бум нейронных сетей произошел в 60-х годах, когда американские ученые Фрэнк Розенблатт и Марвин Мински представили первые модели перцептронов. Они стали первыми искусственными нейронными сетями, которые могли изучать и распознавать образы.
Дальнейшее развитие нейронных сетей связано с работами ученых Янова Лехунира, Джеффри Хинтона, Янга Бенжио, которые в 80-х - 90-х годах внесли важные вклады в область глубокого обучения и создания многослойных нейронных сетей.
Сегодня нейронные сети активно применяются во многих сферах, таких как распознавание речи, обработка изображений, прогнозирование временных рядов и т. д. Благодаря своей способности к обучению на больших объемах данных и автоматизации процессов, они стали мощным инструментом в машинном обучении и искусственном интеллекте.