Вычислительная архитектура, вдохновлённая структурой человеческого мозга, состоящая из взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных в слои. Нейронные сети способны обучаться на данных, распознавать паттерны и выполнять сложные преобразования.
**Пример:** Нейросеть на маркетплейсе анализирует поведение пользователя, историю просмотров и покупок, чтобы создавать персонализированные рекомендации товаров в реальном времени.
Нейронная сеть — это математическая модель, вдохновленная структурой и функционированием биологических нейронных сетей мозга. Она состоит из множества взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, или перцептронами, организованных в слои: входной, один или несколько скрытых и выходной. Каждый нейрон получает данные от других нейронов, обрабатывает их с помощью активационной функции и передает результат дальше. Связи между нейронами имеют веса, которые адаптируются в процессе обучения.
Основная задача нейронной сети — выявлять сложные закономерности в больших массивах данных для решения задач классификации, регрессии, распознавания образов и генерации контента. С помощью итерационного процесса, называемого обучением (часто с использованием алгоритма обратного распространения ошибки), сеть корректирует свои веса, минимизируя разницу между предсказанными и фактическими выходными данными. Это позволяет ей автоматически извлекать признаки и принимать решения без явного программирования правил.