(и как из неё вырастает нейросеть)

Когда мы говорим «нейросеть», у многих в голове сразу куча слоёв, матрицы, AI-магия. Но всё начинается с базового механизма — простого классификатора.

🔹 Как он работает: Берём входные данные → домножаем на веса → сравниваем с порогом. Если выше — класс A, иначе — класс B. Это работает, пока классы чётко отделяются прямой. Вроде бы удобно.

🔻 Проблема в том, что реальность — не линейная. Один и тот же объект может выглядеть по-разному Признаки не всегда независимы Классы «переплетены» в пространстве признаков Простой классификатор видит только “где больше — туда и клади”. Он не способен понять структуру или связи.

🔹 Как решает нейросеть: Она строит многоуровневую систему представлений: Первый слой — распознаёт локальные признаки Второй — собирает их в формы Третий — понимает, к какому классу всё это относится Не одна формула, а целая иерархия «понимания». Каждый слой обучается находить смысл на своём уровне.

💡 Вывод: Простая модель — это линейка. Нейросеть — это система линз, каждая из которых усиливает понимание.

Хочешь строить умные системы? Не упрощай реальность до прямых линий. Строй слои. Изучай связи. Учись понимать глубже.

#AI #ML #нейросети #productthinking #machinelearning #нейронки #datascience #архитектурасмыслов