Нейронные сети, или искусственные нейронные сети, являются мощным инструментом в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Они используются для решения различных задач, которые традиционно сложны для программирования с использованием традиционных алгоритмов.
Одной из основных задач, которые решают нейронные сети, является классификация. Например, нейронные сети успешно применяются для распознавания образов на изображениях, определения тональности текста, или даже автоматической категоризации электронных писем. Нейронные сети обучаются на данных, чтобы автоматически выявлять закономерности и делать правильные выводы.
Другой важной задачей для нейронных сетей является прогнозирование. С их помощью можно предсказывать различные события на основе имеющихся данных. Например, нейронные сети могут использоваться для прогнозирования цен на фондовом рынке, погоды или даже результата выборов.
Также нейронные сети могут применяться для обработки естественного языка. Они могут использоваться для автоматического перевода текста, создания чат-ботов или анализа текста на смысловом уровне.
Таким образом, нейронные сети решают широкий спектр задач, с которыми традиционные подходы не всегда справляются. Их главное преимущество заключается в способности обучаться на данных и находить сложные закономерности, которые неочевидны для программиста.