Bardzo się nadaje. Jest sporo fajnych bibliotek. Najbardziej przyjazna to chyba keras. Przykładowa siec neuronowa do binarnej klasyfikacji na podstawie 20 liczb. Mogłaby ona odpowiedzieć na pytanie czy ta dziewczyna Ci się spodoba na podstawie 20 jej cech np wiek, wyksztalcenie, kolor wlosow itp :D
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
# Generate dummy data
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train,
epochs=20,
batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
Tak jak mam nadzieje widzisz - kod jest prosty, ale trzeba przejść przez sporo teorii żeby zrozumieć co on właściwie robi. A w trakcie nauki tej teorii jest sporo matematyki.