Нейронные сети — универсальный инструмент, который можно применять для решения практически любых задач машинного обучения. Среди активных областей применения — распознавание и классификация визуальных образов, анализ текстов на естественном языке и автоматический перевод, анализ звучащей речи, предсказание котировок акций. Проблема с нейронными сетями в том, что применять их на «базовом уровне» очень сложно. Кто-то может сделать вам готовую нейронную сеть для решения конкретной задачи, так что вы сможете натренировать ее на своих данных, а потом использовать, но для решения любой в меру нетривиальной задачи нейронную сеть нужно конструировать заново, а это огромное количество параметров: количество нейронов и связей между ними, количество слоев в сети и ширина каждого из них, активационная функция для каждого нейрона (то, что он делает с поступившей к нему информацией), формат, в котором сеть будет выдавать результат, и т. д.
Здорово, спасибо) А где можно узнать про все эти параметры?
Вот одно из, пожалуй, самых зрелищных видео о применении нейронных сетей.
https://www.youtube.com/watch?v=7JGvzpMuzbY&feature=youtu.be
Недавно гугл выложил в сеть открытый код на Python некоторых популярных идей для обучения начинающих в том числе. Очень любопытно)