Обучение нейронной сети - это процесс, в ходе которого сеть обрабатывает входные данные, корректирует свои веса и параметры в соответствии с правильными ответами и постепенно настраивается для выполнения конкретной задачи. Этот процесс аналогичен обучению человеческого мозга - сначала сеть получает данные, затем анализирует их, выявляет закономерности и принимает правильное решение.
Обучение нейронной сети может происходить с учителем (supervised learning), когда сети предоставляются правильные ответы, и без учителя (unsupervised learning), когда сеть сама находит закономерности в данных. Также существует обучение с подкреплением (reinforcement learning), при котором сеть обучается путем взаимодействия с окружающей средой и получения наград или наказаний за свои действия.
В процессе обучения нейронной сети используются различные алгоритмы, такие как градиентный спуск, обратное распространение ошибки, методы оптимизации и регуляризации. Кроме того, важным этапом обучения является подготовка данных - выделение признаков, нормализация данных, разделение на обучающую и тестовую выборки.
Обучение нейронной сети требует времени, вычислительных ресурсов и опыта в выборе архитектуры сети и параметров обучения. Однако, правильно обученная нейронная сеть способна решать сложные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, управление роботами и многое другое.