Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел освещает основные понятия и принципы работы нейронных сетей, их структуры и функции активации, такие как сигмоида. Обсуждаются ключевые компоненты нейросети и их роль в процессе классификации данных. Раздел служит введением к темам последовательной реализации нейронной сети и концептуальному пониманию основ машинного обучения.

Раздел посвящен глубокому анализу структуры класса NeuralNetwork, его компонентов и алгоритмов работы, необходимых для первоначальной настройки сети. Подробно рассматриваются ключевые методы класса и их взаимодействие с данными в процессе обучения модели.

В этом разделе подробно рассматривается методология подготовки входных и выходных данных для тренировки нейронной сети. Описывается процесс выбора и формирования обучающих выборок на основе заданных характеристик векторов.

Раздел освещает основные этапы алгоритма обучения нейронной сети, включая использование производной функции активации и принцип обратного распространения ошибки для улучшения качества модели.

В этом разделе проводится оценка эффективности обученной модели на контрольных выборках с использованием различных метрик точности классификации и других методов оценки качества работы нейросети. Анализируются сильные и слабые стороны модели.

Раздел предлагает обзор практического применения простых нейронных сетей в различных сферах деятельности — от распознавания образов до анализа текстовых данных — показывая реальную значимость изучаемых технологий.

Данный раздел анализирует текущие тенденции в области машинного обучения и делает прогнозы относительно будущего развития технологий и их влияния на образование новичков в этой сфере.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.