ニューラルネットワークは、AIや機械学習で用いられるモデルの一種です。この技術は、生物の脳の神経細胞の働きを模倣しており、情報の処理や学習を行います。入力データを層（レイヤー）を通じて処理し、最終的な出力を得る仕組みです。主に、音声認識や画像認識、自然言語処理などで活用されています。
目次
重要性
ニューラルネットワークは、AIの中核をなす技術の一つです。この手法は、複雑な問題を解決する能力が高く、特に音声や画像などの非構造化データに適しています。さらに、ニューラルネットワークを応用したディープラーニングの発展により、AI技術が急速に進化しています。この技術は、将来のAI応用の可能性を広げるものとして重要です。
用語の使われ方
ニューラルネットワークを使用する際には、ネットワークの構造（層の数やノード数）を設計し、適切なアルゴリズムでトレーニングを行います。プログラミングにはPythonが主に使用され、KerasやTensorFlowなどのライブラリを活用します。また、学習の質を向上させるためには、正則化や適切な初期値設定が必要です。
