Нейронные сети - это математические модели, которые используются для анализа данных и принятия решений на основе обучения из опыта. Они имитируют работу человеческого мозга, состоящего из большого количества нейронов, которые связаны между собой.
Одним из основных преимуществ нейронных сетей является их способность к самообучению на основе предоставленных данных. Это означает, что нейронная сеть может самостоятельно выявлять закономерности и шаблоны в данных, что позволяет ей обрабатывать сложные и масштабные наборы информации.
Нейронные сети находят применение во многих областях, таких как распознавание речи и изображений, прогнозирование брендов на финансовых рынках, управление производственными процессами и многое другое. Они также используются для разработки систем искусственного интеллекта, которые способны принимать решения и делать прогнозы на основе предоставленных данных.
Таким образом, нейронные сети являются мощным инструментом для анализа и обработки данных, что делает их полезными в различных областях, где необходимо обрабатывать большие объемы информации и принимать сложные решения.