Задачи решаемые нейросетями

Человеческий мозг  представляет собой сложнейшую биологическую нейронную сеть, которая принимает информацию от органов чувств и каким-то образом ее обрабатывает (узнавание лиц, возникновение ощущений и т.д.).

Нейросети сегодня – одна из самых современных творческих и интересных областей знаний. Нейронные сети способны решать задачи, с которыми другими способами никак не справиться.

    Распознавние объектов на изображениях
    Рисование картин
    Понимание и обработка устной речи
    Нахождение паттернов в больших объемах данных
    Ориентация в пространстве

Все эти задачи с легкостью могут решать нейросети. И это совсем не весь список. Нейронные сети решают задачи, которые могут решать только люди.

Искусственный интеллект (ИИ) (Artificial intelligence, AI):

1. наука о создании интеллектуальных (умных) машин (чаще всего — компьютерных программ).

2. свойство интеллектуальной системы выполнять творческие функции, которые считаются прерогативой человека.

В обоих определениях выше присутствует словосочетание «интеллектуальная машина (система)». Поясню его подробнее. Интеллектуальная машина — система (например, программа), способная выполнять задачи, считающиеся творческими.

Другими словами искусственный интеллект и наука о творческих системах, и сама способность «творить» этих систем.

Теперь настала очередь разобраться с термином «машинное обучение».
Машинное обучение (Machine learning) — подраздел искусственного интеллекта, изучающий различные способы построения обучающихся алгоритмов.

Под обучающимися алгоритмами понимаются алгоритмы, которые меняются (обучаются) каким-то образом в зависимости от входных данных.

Машинное обучение — очень обширная область знаний. Можно ведь по-разному определять слово «обучение» и каждый раз получать интересные результаты. Однако среди множества парадигм и подходов в машинном обучении выделяется одна очень интересная область — искусственные нейронные сети.
Искусственные нейронные сети (ИНС) (Artificial neural networks, ANN) — упрощенные модели биологических нейронных сетей.

Среди множества вариантов обучающихся алгоритмов особенно выделяют нейросети.