Нейронные сети - это математические модели, которые состоят из соединенных между собой нейронов, имитирующих работу головного мозга человека. Одной из основных функций нейронных сетей является решение задач обучения и классификации.
Первая базовая задача, которую решают нейронные сети, это задача классификации. Например, нейронная сеть может быть обучена классифицировать изображения на категории, такие как кошки и собаки. Для этого на вход нейронной сети подаются признаки изображения, например количество пикселей разных цветов, и она выдает предсказание о категории объекта на изображении. Таким образом, нейронные сети могут использоваться для решения задач распознавания образов, анализа текста, биометрической аутентификации и многих других.
Вторая базовая задача нейронных сетей - это задача обучения с учителем. В процессе обучения нейронная сеть подстраивает свои веса и параметры таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанным результатом и истинным значением. Например, при обучении нейронной сети распознавать рукописные цифры, на вход ей подаются изображения цифр и соответствующие им метки. Нейронная сеть постепенно корректирует свои веса и настраивается на конкретные признаки цифр, чтобы делать более точные предсказания.
Таким образом, нейронные сети решают две основные задачи: классификацию и обучение с учителем, что делает их мощным инструментом для работы с данными и решения сложных задач искусственного интеллекта.