ニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能に触発された機械学習モデルの一種です。それらは、ニューロンと呼ばれるいくつかの相互接続されたノードで構成され、シナプスと呼ばれる吊り下げられた化合物を介して情報を処理および送信します。入力データは、これらの相互接続されたノードのいくつかのレベルを通過し、各レベルがデータを変換し、最後に出力を作成します。ニューロン間の接続の重みは、例でトレーニング中に調整されます。これにより、新しいデータの予測を行うことができます。学習プロセスには、ネットワーク出力がこの入り口の目的の結果に近いように、ウェイトのセットアップが含まれます。このプロセスは、異なる例で数回繰り返され、ネットワークが時間の経過とともにその精度を研究および改善することを強制します。
Нейронные сети — это вид модели машинного обучения, вдохновлённый структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из нескольких взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают и передают информацию через взвешенные соединения, называемые синапсами. Входные данные проходят через несколько уровней этих взаимосвязанных узлов, каждый уровень преобразует данные и, наконец, создает выходные данные. Веса связей между нейронами корректируются во время обучения на примерах, что позволяет делать прогнозы на новых данных. Процесс обучения включает в себя настройку весов таким образом, чтобы выход сети был как можно ближе к желаемому результату для данного входа. Этот процесс повторяется несколько раз с разными примерами, заставляя сеть учиться и улучшать свою точность с течением времени.