Das neuronale Netzwerk ist einer der Programmmechanismen, die es dem Programm ermöglichen zu lernen, d.h. Erfahrungen zu berücksichtigen. Je besser geeignete Daten für die Ausbildung zur Verfügung stehen, desto besser (vorausgesetzt, dass die Verteilung der Daten über den Inhalt ähnlich ist wie bei einem funktionierenden, geschulten Programm). Was ist gut an dem neuronalen Netzwerk? Schließlich gibt es andere Methoden, die es dem Programm ermöglichen, zu lernen. Erstens sind neuronale Netze eine nichtlineare Methode, einfach ausgedrückt, sie sind in der Lage, komplexe, subtile Abhängigkeiten zwischen einzelnen Dateneigenschaften zu finden. Gleichzeitig sind neuronale Netze aus Sicht der Rechengeschwindigkeit gut, da sie auf dem Grafikprozessor gut parallelisiert sind. Neuronale Netze sind eine gute Lösung, wenn wir komplexe Daten mit vielen verschiedenen Attributen haben, und wir wollen, dass das Modell in der Lage ist, die neuen Daten zusammenzufassen und das Problem richtig zu lösen. Viele Aufgaben eines neuronalen Netzwerks werden derzeit schlechter ausgeführt als ein Mensch, aber bei einer Reihe von Aufgaben eines neuronalen Netzwerks sind sie in der Lage, besser zu funktionieren als ein Mensch (meist aufgrund der Möglichkeit, dass der "menschliche Faktor" aufgrund von Unachtsamkeit einen Fehler macht). Mit welchen Datentypen kann ein neuronales Netzwerk arbeiten? Tabellen von audio-video-temporalen Bildreihen (z.B. Finanzen, Indikatoren von Sensoren, etc.). Wie die Praxis gezeigt hat, sind selbst die modernsten Supercomputer nicht in der Lage, Aufgaben des Gehirns schnell und effizient zu lösen. Infolgedessen gibt es Versuche, Analogien zu realen Aufgaben zu erstellen. Bis moderne neuronale Netze in einem sehr rudimentären Zustand sind und sich sogar der Funktionalität des menschlichen Gehirns nähern können. Aber alles geht dahin, dass in naher Zukunft nicht einmal neuronale Netze das menschliche Gehirn übertreffen können.

Neuronale Netze werden benötigt, um hochkomplexe Probleme zu lösen, die analytische Fähigkeiten erfordern, die für den Menschen einzigartig sind, z.B. werden sie zur Lösung von Problemen wie der Klassifizierung verwendet - ein neuronales Netzwerk kann beispielsweise leicht erkennen, an wen es verliehen werden soll und an wen nicht (zu diesem Zweck analysiert es eine große Menge an Daten: das Alter, die Geschichte des Kreditnehmers, seine finanzielle Situation usw.). Vorhersage - neuronales Netzwerk kann das Wachstum und den Fall von Aktien, Dollar, Euro, basierend auf den Daten, die jede Stunde waren und erscheinen. Anerkennung - im Telefon ist es zum Beispiel eine Funktion der Anerkennung Ihres Gesichts, die dazu dient, das Bild als gut herauszustellen.

Das neuronale Netzwerk arbeitet nach den gleichen Prinzipien wie unser Gehirn. Das Netzwerk kann Jahr für Jahr lernen und seine Fähigkeiten entwickeln, und der Lernprozess selbst ist ein kontinuierlicher und unkontrollierbarer Prozess, der das Quantum eng berührt, mit dem Ziel, künstliche Intelligenz und die Möglichkeit der Integration der Biokybernetik mit der Technologie zu schaffen, um die Integrität zwischen der organischen Struktur mit der Einführung einer technischen Komponente zu erreichen. Die Möglichkeit, die Genetik zu betreiben, hat immer für die Machthaber gesorgt, indem sie das neuronale Netz mit den Organen verband, indem sie Nanopartikel und lebhaftes Material kürzer ist, dass die Tasche der Digitalisierung des Bewusstseins für das ewige Leben dumm einfacher zu bedienen ist, aber der Grund dafür ist nicht genug, dass das neutrale Netz auch teuer ist.