神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的数学模型，在机器学习（Machine Learning）中得到了广泛应用。它是对大量样本进行学习，在学习的过程中自动发现数据特征和规律，并通过这些特征和规律来对未知的新数据进行预测或分类。
神经网络在语音识别、图像识别、自然语言处理、医学诊断等领域有着广泛的应用。它对于人工智能技术的发展起到了重要的推动作用。
与传统的机器学习算法相比，神经网络具有更强的处理非线性问题的能力，可以从数据中提取更加深层次的特征和规律。这使得它在处理大规模、复杂的数据时更具优势。
神经网络的学习过程需要大量的计算资源和数据，因此需要在计算硬件和算法方面进行不断的改进和创新。此外，神经网络的解释性仍然存在一定的难度，需要进一步完善。
总的来说，神经网络是机器学习的未来。它在科技创新和产业升级方面具有重要的意义和应用价值。