ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路網を模倣した数理モデルであり、機械学習の一種です。生物の神経細胞（ニューロン）とそのつながりを人工ニューロンという数式モデルで表現することで、コンピュータに人間の脳のようにデータを処理させることができます。これは深層学習（ディープラーニング）の基礎技術となっています。
もう少し詳しく説明すると、ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層（複数存在する場合もある）、出力層から構成されます。各層には複数のノード（ニューロン）が存在し、それらが互いに結合されています。このノード間の結合には「重み」と呼ばれるパラメータが設定されており、入力データがこの重みを介して処理され、出力へと変換されます。
ニューラルネットワークは、入力データとそれに対応する出力データのセットを使って学習を行います。この学習プロセスでは、入力と出力を何度も反復処理することで、ノード間の結合の重みを調整し、より正確な出力を得られるように最適化していきます。
ニューラルネットワークには様々な種類や学習方法があり、主なものとしては以下が挙げられます。
* **多層パーセプトロン (MLP):** 基本的なニューラルネットワークのアーキテクチャ。
* **畳み込みニューラルネットワーク (CNN):** 画像認識などに優れた性能を発揮。
* **再帰型ニューラルネットワーク (RNN):** 時系列データの処理に適している。
ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、自然言語処理、自動運転など、様々な分野で活用されています。例えば、画像認識では、画像に写っている物体を識別したり、顔認証システムなどで利用されています。音声認識では、音声からテキストへの変換や、音声アシスタントなどで利用されています。また、自然言語処理では、機械翻訳や文章要約などで利用されています。
近年では、深層学習（ディープラーニング）の発展により、ニューラルネットワークの性能が飛躍的に向上し、様々な分野で応用が進んでいます。今後も、更なる発展が期待される技術です。
