Нейронные сети представляют собой математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из нейронов, которые соединены друг с другом и образуют слои. Основная задача нейронных сетей - это обучение на основе большого объема данных и последующее применение полученных знаний для решения конкретных задач.
Одной из основных задач, которую решают нейронные сети, является задача классификации. Нейронная сеть может быть обучена на размеченных данных, где каждый объект принадлежит определенному классу, и затем использоваться для классификации новых, неизвестных объектов. Например, нейронная сеть может быть обучена распознавать изображения собак и кошек и использоваться для определения, к какому из этих классов относится новое изображение.
Другой важной задачей, которую решают нейронные сети, является задача регрессии. В этом случае нейронная сеть обучается предсказывать числовые значения на основе входных данных. Например, нейронная сеть может быть обучена предсказывать цену недвижимости на основе характеристик квартиры или дома.
Таким образом, нейронные сети позволяют решать различные задачи, включая классификацию и регрессию, что делает их мощным инструментом в машинном обучении и искусственном интеллекте.