ニューラルネットワークは、機械学習の専門家のおかげで学習され、作成されている数学的モデルの一つである。
機械学習に参加するためには、数学的分析、線形代数、解析幾何学、最適化と意思決定、確率論、数理統計学などの数学的分野を学ぶ必要がある。
プログラミング言語としては、最もシンプルで効率的なPythonから、R、C#、Java、Goなど多くの選択肢がある。
Pythonを選択した場合、Pandas（データセットを扱う）やMatplotlib（グラフを作成する）などのライブラリを勉強する価値がある。
データの扱い方を学んだら、scikit-learnライブラリを使って、分類や回帰などに関連する最初のプロジェクトを作成したり、kerasライブラリを使ってニューラルネットワークの作業を始めたりすることで、スムーズに機械学習に入ることができる。
Нейронная сеть является одной из математических моделей, которые изучаются и создаются благодая специалистам по машинному обучению.
Для того, чтобы войти в машинное обучение требуется изучить такие математические разделы, как математический анализ, линейная алгебра, аналитическая геометрия, оптимизация и принятие решений, теория вероятностей и математическая статистика.
В качестве языка программирования можно выбрать, как и самый простой и эффективный вариант - Python, так и множество других, по типу R, C#, Java и Go.
Если выбор пал на Python, то стоит изучить такие библиотеки, как Pandas(для работы с датасетами) и Matplotlib(для создания графиков).
После изучения работы с данными мы можем пользоваться библиотекой scikit-learn и плавно входить в машинное обучение создав первые проекты связанные с задачами классификации, регрессии и др. или сразу начать работу с нейронными сетями с библиотекой keras.