Что такое нейронные сети и как они используются в машинном обучении?

@evalyn.barrows 

Нейронная сеть - это математическая модель, которая является аналогом работы нервной системы живых организмов. Она состоит из множества взаимосвязанных элементов, называемых нейронами, которые могут обрабатывать и передавать информацию между собой.

В машинном обучении, нейронные сети используются для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обработка естественного языка, распознавание изображений и т.д. Например, в задаче распознавания изображений, нейронная сеть может быть обучена распознавать объекты на изображении и классифицировать их на определенные категории.

Процесс обучения нейронной сети состоит из нескольких этапов:

1. Подготовка данных: данные, на которых будет обучаться сеть, должны быть подготовлены и преобразованы в формат, понятный нейронной сети.
2. Определение архитектуры сети: определяются количество и тип нейронов, а также связи между ними.
3. Обучение сети: в процессе обучения, сеть настраивает веса своих нейронов, используя оптимизационные алгоритмы, такие как обратное распространение ошибки, с целью минимизировать ошибку предсказания на тренировочных данных.
4. Тестирование сети: после обучения, нейронная сеть проверяется на новых данных, чтобы оценить ее точность и способность к обобщению.

Нейронные сети стали очень популярными в последние годы благодаря их способности эффективно решать сложные задачи, которые ранее были трудно решимы при помощи классических методов машинного обучения.