Нейронная сеть - это алгоритм машинного обучения, инспирированный работой человеческого мозга. Она состоит из нейронов, которые обрабатывают и передают информацию между собой.
Как работает нейронная сеть? Во-первых, данные поступают на вход нейронной сети, где происходит их предварительная обработка. Затем данные проходят через слои нейронов, которые выполняют математические операции, чтобы выявить особенности и партерный в данных. Например, первый слой может обнаруживать грани или углы, а следующий слой - более сложные структуры и объекты.
Далее данные проходят через процесс обучения, который заключается в коррекции весов нейронов в соответствии с правильными ответами. Это позволяет нейронной сети самостоятельно находить оптимальные параметры для решения задачи.
В конце концов, нейронная сеть выдает результат - прогноз, классификацию или какие-то другие данные на основе обученной модели. Этот результат может быть использован для решения широкого спектра задач, от распознавания образов до предсказания временных рядов.
Таким образом, нейронная сеть является мощным инструментом для обработки и анализа данных в различных областях, благодаря ее способности к обучению на больших объемах информации и выявлению сложных зависимостей между данными.