Нейронные сети стали популярными из-за их способности к обучению на больших объемах данных и выявлению сложных зависимостей в информации. Это качество позволяет им эффективно решать разнообразные задачи в области распознавания образов, обработки естественного языка, анализа временных рядов и др.
Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность к автоматическому извлечению признаков из данных. В отличие от традиционных методов машинного обучения, которым необходимо задавать признаки вручную, нейронные сети могут самостоятельно выявлять важные закономерности и использовать их для принятия решений. Это делает их более универсальными и эффективными в решении сложных задач.
Другим важным качеством нейронных сетей является их способность к обучению на неструктурированных данных, таких как изображения, тексты, аудиофайлы. Благодаря использованию глубоких нейронных сетей (Deep Learning) можно достичь высокой точности в распознавании объектов на изображениях, создании речи по тексту, прогнозировании временных рядов и так далее.
Таким образом, универсальность, способность к автоматическому извлечению признаков и обучению на неструктурированных данных делают нейронные сети популярными и широко используемыми в современных технологиях.