本节将简要回顾神经网络的基础知识。一般来说，神经网络的使用可以分为三个步骤：模型构建（Model），训练（Training）和推断（Inference）。首先，需要设计神经网络模型，然后使用数据对模型进行训练。当模型具有一定的预测能力后，可以使用该模型对新数据进行推断，获得对新数据的预测值。这些预测值在不同的任务中有不同的应用。例如，股价预测模型可用于预测未来的股价，以指导投资；天气预测模型可用于预测明天的天气；人脸识别模型可用于识别照片中的人脸位置等。
