Что называется обучением нейронной сети? - коротко
Обучение нейронной сети - это процесс адаптации параметров модели на основе входных данных с целью улучшения её прогнозирующих способностей. В ходе обучения сеть учится выявлять закономерности и структуры в данных, что позволяет ей эффективно решать задачи классификации, регрессии и других видов машинного обучения.
Что называется обучением нейронной сети? - развернуто
Обучение нейронной сети - это процесс адаптации модели к данным, который позволяет ей корректно предсказывать выходные значения для новых входных данных. В основе этого процесса лежит итеративное изменение весов сети на основе ошибки предсказания. Обучение делится на несколько этапов: подготовка данных, разделение их на обучающую и тестовую выборки, выбор архитектуры сети и алгоритма оптимизации, а также сам процесс обучения, во время которого нейронная сеть учится распознавать закономерности в данных. Обучение может происходить с использованием различных методов, таких как супервизируемое обучение, когда сети предоставляются метки к данным, и несупервизируемое обучение, когда сети должны самостоятельно выявить структуры в данных. В результате успешного обучения нейронная сеть становится способной эффективно решать поставленные задачи, будь то классификация изображений, распознавание речи или прогнозирование временных рядов.