Нейросеть — это алгоритм машинного обучения, вдохновлённый тем, как работает человеческий мозг. Она состоит из «нейронов» — небольших вычислительных блоков, соединённых между собой в несколько слоёв. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передаёт результат дальше, формируя сложную систему принятия решений.
В отличие от традиционных программ, где каждый шаг чётко прописан разработчиком, нейросеть учится на примерах. Её не нужно «учить» каждой конкретной команде — достаточно показать много ситуаций, из которых она сама выявит закономерности. Например, чтобы распознавать кошек на фотографиях, нейросети показывают тысячи картинок с подписями. В процессе обучения она настраивает внутренние параметры так, чтобы правильно классифицировать изображения.

Основные области применения нейросетей:
Обработка изображений и видео. Распознавание лиц, объектов, жестов, дефектов на производстве.
Работа с текстами. Перевод, генерация текстов, анализ настроений, фильтрация спама.
Распознавание речи. Преобразование устной речи в текст и наоборот — используется в голосовых помощниках и чат-ботах.
Рекомендательные системы. Подбор музыки, видео, товаров, новостей на основе поведения пользователя.
Медицинская диагностика. Анализ снимков, предсказание заболеваний, помощь врачам в постановке диагнозов.
Финансовые технологии. Оценка кредитных рисков, выявление мошенничества, автоматизация торговли.

Нейросети используются там, где нужно обрабатывать большие объёмы данных и находить в них сложные взаимосвязи. С каждым годом область применения расширяется — от промышленных решений до повседневных сервисов.

Если вы хотите попробовать нейросети на практике — достаточно зарегистрироваться и получить доступ к подходящим инструментам.