Parece que você pode ter escrito incorretamente "redes neurais".

Redes neurais são sistemas de computação inspirados nas redes neurais biológicas que constituem cérebros de animais. Eles são um subconjunto de aprendizado de máquina e estão no coração de algoritmos de aprendizado profundo.

As redes neurais consistem em nós interconectados (neurônios) organizados em camadas. Essas camadas normalmente incluem:

* Camada de entrada: Recebe os dados iniciais.
* Camadas ocultas: Execute cálculos complexos nos dados. Uma rede pode ter várias camadas ocultas, levando a redes neurais "profundas".
* Camada de saída: Produz o resultado final.

Cada conexão entre os neurônios tem um peso associado a ele. Durante o processo de treinamento, a rede ajusta esses pesos com base nos dados que são alimentados. Esse ajuste permite que a rede aprenda padrões e faça previsões.

As redes neurais são usadas para uma ampla variedade de tarefas, incluindo:

* Reconhecimento da imagem: Identificar objetos, rostos, etc., nas imagens.
* Processamento de linguagem natural: Compreender e gerar linguagem humana.
* Reconhecimento de fala: Convertendo palavras faladas em texto.
* Tradução da máquina: Traduzindo texto de um idioma para outro.
* Diagnóstico médico: Ajudando os médicos no diagnóstico de doenças.
* Previsão financeira: Prever preços das ações ou outros indicadores financeiros.

Em resumo, as redes neurais são ferramentas poderosas para encontrar padrões e fazer previsões em dados complexos. Sua capacidade de aprender com os dados os torna adaptáveis ​​e capazes de resolver uma ampla gama de problemas.