В эпоху цифровизации каждый аспект жизни человека стал объектом глубокого анализа и интерпретации с помощью технологий. Искусственные нейронные сети (или просто нейросети) — это одни из наиболее захватывающих инструментов, порожденных этим анализом. Вдохновляясь структурой и функционированием мозга, эти системы обладают уникальной способностью обучаться, адаптироваться и распознавать сложные закономерности в огромных наборах данных.
Нейросеть — это комбинация алгоритмов, задача которых моделировать высокоуровневое понимание данных путем имитации работы человеческого мозга. Нейронная сеть состоит из узлов, или "нейронов", которые связаны между собой и могут передавать сигналы. Когда данные поступают в нейросеть, они проходят через слои этих нейронов, каждый из которых выполняет специфические функции вычислений и выносит определенные решения на основе предоставленной информации.
Современные нейросети могут содержать миллионы параметров и проходить через сложные архитектуры, такие как свёрточные нейронные сети (CNN) для работы с изображениями или рекуррентные нейронные сети (RNN) для работы с последовательностями данных, например текстом. С появлением глубокого обучения (deep learning) нейросети стали способны выявлять ещё более тонкие закономерности в данных, чего было невозможно достичь с помощью более простых алгоритмов.
