Нейронные сети могут решать широкий спектр задач в различных областях, благодаря своей способности к обучению на больших объемах данных и выявлению сложных закономерностей.
Одной из основных задач, которые могут решать нейронные сети, является классификация. Нейронные сети могут классифицировать данные на различные категории, например, различать изображения кошек и собак, определять классы образцов в задаче распознавания образов и многое другое.
Еще одной важной задачей, которую успешно решают нейронные сети, является предсказание. Например, нейронные сети могут предсказывать цену акций на фондовом рынке, спрогнозировать погодные условия или предсказать популярность новой песни на основе ее акустики.
Кроме того, нейронные сети используются для обработки текста и речи. Они могут выполнять задачи автоматического перевода, суммирования текста, анализа тональности отзывов и многое другое.
Также нейронные сети могут быть применены в задачах регрессии, кластеризации, обнаружения аномалий, управления и многих других областях. В целом, нейронные сети представляют собой мощный инструмент для решения разнообразных задач, требующих анализа больших объемов данных и выделения сложных закономерностей.