ニューラルネットワークは、人間の脳がどのように機能するかを模倣するように設計されたコンピュータープログラムです。つまり、接続され、複雑なタスクを実行するために連携する人工ニューロンと呼ばれる多くの小さな単純なユニットができています。これらのニューロンは入力を受け取り、数学的関数を使用して処理し、結果をネットワーク内の他のニューロンに渡します。

大量のデータでニューラルネットワークをトレーニングすると、パターンを認識し、受信する入力に基づいて決定を下すことができます。より多くのデータにさらされているほど、訓練するほど、正確な予測と決定を行うのが良くなります。

要約すると、ニューラルネットワークは非常に洗練された意思決定マシンであり、時間の経過とともに学習し、改善できます。
A neural network is a computer program designed to mimic how the human brain works—made of many small, simple units called artificial neurons that are connected and work together to perform complex tasks. These neurons receive input, process it using mathematical functions, and then pass on the result to other neurons in the network.

Training a neural network with a large amount of data can learn to recognize patterns and make decisions based on the inputs it receives. The more data it's exposed to and the more it trains, the better it becomes at making accurate predictions and decisions.

In Summary, A neural network is a highly sophisticated decision-making machine that can learn and improve over time.