История создания нейросетей началась еще в середине прошлого века. В 1943 году ученые Уоррен Маккаллок и Уолтер Питерс создали математическую модель нейрона, которая стала основой для развития нейросетей.
Одним из первых, кто применил эту модель на практике, был Фрэнк Розенблатт. В 1957 году он создал первую нейросеть под названием персептрон. Эта нейросеть могла распознавать простые геометрические фигуры и была обучена с помощью метода коррекции ошибок.
Однако персептрон имел ряд ограничений, связанных с его способностью к обучению и распознаванию сложных образов. В связи с этим, в 1970-х годах был разработан метод обратного распространения ошибки, который позволил обучать многослойные нейросети и значительно увеличил их способность к обучению.
Следующий этап развития нейросетей связан с появлением алгоритма глубокого обучения в 2006 году. Этот алгоритм позволил обучать нейросети с большим количеством слоев, что сделало их способными решать задачи, ранее считавшиеся невозможными, например, распознавание речи или изображений.
На сегодняшний день нейросети активно используются в различных сферах деятельности, таких как медицина, финансы и транспорт.
Они позволяют анализировать большие объемы данных и принимать решения на их основе, что помогает создавать новые технологии и продукты
