История нейросетей уходит корнями в 1940-е годы, когда были предложены первые идеи о моделировании искусственных нейронных сетей. Однако в течение многих десятилетий прогресс был медленным из-за ограниченных ресурсов и понимания.
В 1980-е и 1990-е годы нейросети пережили ренессанс, когда были разработаны методы обратного распространения ошибки и появились более эффективные архитектуры. Однако они столкнулись с ограничениями в области вычислительных ресурсов и данных.
С началом 21 века и расширением доступа к масштабным данным и мощным графическим процессорам (GPU), нейросети снова стали активно развиваться. В 2010-х годах глубокое обучение, особенно глубокие нейросети, стало доминирующей областью в машинном обучении.
Современные нейросети показывают впечатляющие результаты в задачах, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, управление роботами и даже создание искусства. История нейросетей свидетельствует о постоянно растущем влиянии этой области на технологии и общество.