Нейросети — это алгоритмы, вдохновленные структурой и функционированием мозга человека, предназначенные для имитации способа, которым человеческий мозг обрабатывает информацию.
Это основа машинного обучения, позволяющая компьютерам учиться из опыта и понимать мир в терминах иерархии концепций, где каждое понятие определяется отношением к более простым понятиям.
В основе нейросетей лежит большое количество простых обрабатывающих узлов, называемых искусственными нейронами, которые тесно связаны друг с другом и работают вместе для решения конкретных задач.
Нейроны организованы в слои, и каждый нейрон в одном слое соединен с каждым нейроном в следующем слое. Связи между нейронами имеют веса, которые в процессе обучения нейросети постоянно корректируются.
Процесс обучения нейросетей заключается в предъявлении большого количества примеров сети, позволяя ей самостоятельно находить и выделять полезные закономерности и характеристики.
Обучение обычно происходит с использованием метода, называемого обратным распространением ошибки, который позволяет сети корректировать веса связей в ответ на обнаруженные ошибки в выходных данных.
Нейросети способны выполнять множество различных задач, от простых, таких как распознавание рукописного текста, до чрезвычайно сложных, например, автономного вождения автомобиля или управления роботами. Они стали неотъемлемой частью многих современных технологий и продолжают развиваться, открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта.
