Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу биологических нервных сетей. Они состоят из множества элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу по связям. Нейронные сети способны обучаться на данных и решать различные задачи, такие как распознавание образов, прогнозирование, управление и т.д. Существует много видов нейронных сетей, которые отличаются по архитектуре, функции активации, алгоритму обучения и области применения...

Нейронные сети – это математические модели, которые могут обрабатывать сложные данные. Они могут использоваться для распознавания образов, классификации данных и принятия решений. В этой статье рассмотрим основные области применения нейронных сетей. Медицина Нейронные сети широко используются в медицине для диагностики заболеваний и прогнозирования результатов лечения. Например, они могут использоваться для определения вероятности развития сердечных заболеваний у пациентов или для распознавания раковых клеток на изображениях...