Нейронная сеть — это модель машинного обучения, основанная на структуре и функциях человеческого мозга. Это набор алгоритмов, которые могут распознавать закономерности и взаимосвязи в данных и могут использоваться для прогнозирования или принятия решений на основе этих данных.
Нейронная сеть состоит из слоев взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов предыдущего слоя, выполняет математическую операцию над этими входными данными, а затем передает выходные данные следующему слою нейронов. Результатом последнего слоя является предсказание или решение сети.
В процессе обучения нейронная сеть регулирует силу связей между нейронами, чтобы повысить точность предсказаний или решений. Это делается путем сравнения выхода сети с правильным выходом для данного входа, а затем корректировки соединений, чтобы уменьшить разницу между ними.
Нейронные сети используются в широком спектре приложений, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозную аналитику. Они доказали свою эффективность в решении сложных задач, с которыми трудно справиться традиционным алгоритмам, и могут произвести революцию во многих отраслях в будущем.
