Нейронные сети - это тип алгоритма машинного обучения, который создан по образцу человеческого мозга. Идея заключается в том, чтобы создать компьютерную систему, которая может обучаться и делать прогнозы на основе примеров, как это делают люди.
По своей сути нейронная сеть состоит из слоев взаимосвязанных узлов, также известных как нейроны. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, выполняет вычисления на этом входе, а затем передает результат следующему слою нейронов. Выход последнего слоя нейронов является прогнозом сети.
Сила нейронных сетей заключается в их способности обучаться и обобщать примеры. Чтобы обучить нейронную сеть, вы начинаете с набора помеченных примеров, где каждый пример - это набор входов и соответствующий выход. Вы подаете эти примеры в сеть и регулируете силу связей между нейронами до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать выход для заданного входа.
Нейронные сети имеют множество применений, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и даже игры, такие как шахматы и го. Они являются мощным инструментом в области искусственного интеллекта и способны произвести революцию во многих отраслях.
Вкратце, нейронная сеть - это тип алгоритма машинного обучения, созданный по образцу человеческого мозга. Она состоит из слоев взаимосвязанных нейронов и обучается на примерах. Нейронные сети имеют множество применений и являются мощным инструментом в области искусственного интеллекта.
