Нейронные сети - это математические модели, вдохновленные работой человеческого мозга, которые используются для обучения машин различным задачам. Они состоят из нейронов, которые соединены между собой и передают информацию друг другу.
Существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых хорошо подходит для определенных видов задач. Например, сверхточные нейронные сети используются для обработки изображений, рекуррентные нейронные сети эффективны при работе с последовательными данными, а глубокие нейронные сети используются для сложных задач, таких как распознавание речи или обработка естественного языка.
Каждая нейронная сеть состоит из нескольких слоев: входного, скрытого и выходного. Нейроны в каждом слое обрабатывают информацию, передавая ее дальше по сети. Обучение нейронной сети происходит путем подачи на вход сети данных и корректировки весов связей между нейронами в процессе обратного распространения ошибки.
В современном мире нейронные сети активно применяются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, медицина, финансы и та. да. Они позволяют решать сложные задачи, которые ранее были доступны только человеку, и значительно ускоряют и улучшают процессы автоматизации и анализа данных.