Нейронные сети - это математические модели, которые были разработаны для моделирования работы человеческого мозга и его способности к обучению. Идея нейронных сетей возникла давно, еще в 1940-хи годах, когда американский нейрофизиолог Укорен Кальмаллой и математик Полотер Питтсбург разработали первую модель искусственного нейрона.
Однако настоящий бум в развитии нейронных сетей начался в 1980-хи годах, когда ученые Ян Ленку, Дженнифер Хилтон и Ян Бензоин предложили новые методы обучения нейронных сетей, основанные на алгоритмах обратного распространения ошибки. Эти методы значительно улучшили эффективность и точность нейронных сетей, что привело к их широкому применению в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и другие.
С тех пор нейронные сети продолжают развиваться и совершенствоваться, и сегодня они являются одним из ключевых инструментов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.