דערקלערן וואָס קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס זענען די מערסט קאַמאַנלי געוויינט טיף לערנען מאָדעלס.
קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס (ANNs) זענען די מערסט קאַמאַנלי געוויינט טיף לערנען מאָדעלס ווייַל זיי זענען ינספּייערד דורך די סטרוקטור און פונקציע פון דעם מענטש מאַרך, ספּעציעל זיין ינטערקאַנעקטיד נעוראָן-באזירט אינפֿאָרמאַציע פּראַסעסינג סיסטעם. ANNs זענען קאַמפּאָוזד פון לייַערס פון ינטערקאַנעקטיד נאָודז אָדער נוראַנז וואָס פּראָצעס און יבערשיקן דאַטן צווישן אַרייַנשרייַב און רעזולטאַט לייַערס. די סטרוקטור אַלאַוז ANNs צו דערקענען און לערנען פּאַטערנז און באַציונגען אין דאַטן, וואָס מאכט זיי שטאַרק מכשירים פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי בילד דערקענונג, שפּראַך פּראַסעסינג און פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס. ANNs זענען אויך ווערסאַטאַל און קענען זיין דיזיינד צו דורכפירן אַ ברייט קייט פון טאַסקס, פֿון פּשוט לינעאַר ראַגרעשאַן צו קאָמפּלעקס טיף לערנען אַלגערידאַמז. דערצו, זייער פיייקייט צו לערנען און פֿאַרבעסערן איבער צייַט דורך אַדזשאַסטינג די ווייץ פון זייער קאַנעקשאַנז ינייבאַלז זיי צו מאַכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן און קלאַסאַפאַקיישאַנז אפילו ווען זיי האַנדלען מיט גרויס און קאָמפּלעקס דאַטאַסעץ. אַדדיטיאָנאַללי, די אַוויילאַבילאַטי פון שטאַרק קאַמפּיוטיישאַנאַל רעסורסן און די אַנטוויקלונג פון עפעקטיוו אַלגערידאַמז פֿאַר טריינינג ANNs האָבן געמאכט זיי מער צוטריטלעך און גרינג צו נוצן פֿאַר אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז. דאָס האט נאָך בוסטיד זייער פּאָפּולאַריטעט און קאַנטריביוטיד צו זייער וויידספּרעד קינדער אין פאַרשידן געביטן אַזאַ ווי פינאַנצן, כעלטקער און טראַנספּערטיישאַן. אין קיצער, קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס זענען די מערסט קאַמאַנלי געוויינט טיף לערנען מאָדעלס ווייַל פון זייער פיייקייט צו לערנען און דערקענען פּאַטערנז, זייער ווערסאַטילאַטי און זייער פיייקייט צו שעפּן גרויס און קאָמפּליצירט דאַטן בשעת ימפּרוווינג מיט צייט.