Нейронная сеть - это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. Она состоит из нейронов, которые соединены между собой и обрабатывают информацию. На вход нейронной сети подаются данные, которые проходят через слои нейронов и взвешиваются их соответствующими весами.
В процессе обучения нейронная сеть адаптирует свои веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанным значением и истинным значением. Для этого используется алгоритм обратного распространения ошибки, который корректирует веса нейронов в соответствии с ошибкой на выходе.
Когда нейронная сеть обучается на большом объеме данных, она выявляет закономерности и шаблоны в информации, что позволяет ей делать точные предсказания на новых данных. Например, нейронная сеть может обучиться распознавать изображения кошек, если ей предоставить достаточно примеров кошек.
Таким образом, нейронная сеть работает путем обучения на данных и постепенного корректирования своих параметров, чтобы достичь желаемого результата. Она может использоваться для решения различных задач, таких как распознавание образов, прогнозирование погоды, автоматизация процессов и многое другое.