Нейронные сети — это математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных элементов — нейронов. Каждый нейрон получает информацию от других нейронов и передает её дальше. Если информация соответствует заданным условиям, то нейрон активируется и передаёт сигнал дальше. В этом процессе участвуют веса и пороги, которые определяют, когда нейрон активируется.
Однако нейронные сети не просто копируют структуру мозга. Они используют сложную математику для обработки информации. Это позволяет им решать сложные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка и машинное обучение.
Нейронные сети могут быть обучены на большом количестве данных, чтобы предсказывать результаты на основе прошлых наблюдений. Это называется обучением с учителем. В этом случае нейронная сеть обучается на наборе данных, где каждый пример имеет правильный ответ. Затем она может использовать эти знания для прогнозирования результатов на новых примерах.
Обучение без учителя — это процесс, при котором нейронная сеть обучается на наборе данных, но не имеет заранее известных правильных ответов. Вместо этого она пытается найти закономерности в данных и использовать их для прогнозирования.
Важно отметить, что нейронные сети могут быть очень мощными инструментами, но они также имеют свои ограничения. Например, они могут быть подвержены переобучению, если их обучают на слишком маленьком наборе данных. Кроме того, они могут быть медленными при работе с большими объемами данных.