Нейросети - это класс алгоритмов машинного обучения, которые имитируют работу человеческого мозга и нервной системы. Они состоят из множества взаимосвязанных нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и передает ее другим нейронам.
Нейросети используются для решения различных задач, таких как распознавание образов, классификация данных, прогнозирование результатов, обработка естественного языка и т.д. Они могут быть использованы для обработки больших объемов данных и принятия решений на основе полученных результатов.
Существует множество типов нейросетей, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточно-рекуррентные нейронные сети и др. Каждый тип нейросетей имеет свои преимущества и недостатки, и выбор типа зависит от конкретной задачи, которую нужно решить.
