Нейросети (Neural networks)

Определение

Нейросети - это класс алгоритмов искусственного интеллекта, вдохновленных структурой мозга. Они состоят из слоев связанных между собой узлов, которые обрабатывают информацию. Нейросети способны обучаться на основе данных, распознавать паттерны и делать предсказания.

Описание

Работа нейросети начинается с ввода данных, которые проходят через множество связанных между собой нейронов. Каждый нейрон выполняет простую математическую операцию над входными данными и передает результат следующему нейрону. Таким образом, информация проходит через все слои нейронов, пока не достигнет последнего слоя, который выдает результат. Важной особенностью нейросети является то, что она способна обучаться на основе данных.

История создания

Первые нейросети были разработаны в 1940-х годах, однако их развитие было медленным и непостоянным. В 1950-х и 1960-х годах были разработаны различные модели нейросетей, но они не получили широкого распространения из-за ограничений в вычислительных мощностях и отсутствии достаточного объема данных для обучения. Настоящий прорыв в развитии нейросетей произошел в 1980-х годах с появлением алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволил нейросетям обучаться на больших объемах данных и делать более точные предсказания.