Результат обучения нейронной сети означает, что модель прошла процесс обучения на наборе данных и научилась делать прогнозы или классификацию новых данных. Это происходит путем настройки весов связей между нейронами в сети, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
Как правило, результат обучения нейронной сети оценивается с помощью метрик качества, таких как точность, полнота, И1-мера и так далее. Эти метрики позволяют оценить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей и дает ли достоверные прогнозы.
Кроме того, результат обучения нейронной сети может быть представлен в виде графиков или визуализацией, которые помогают понять, как модель принимает решения и какие признаки являются наиболее важными для прогнозирования.
Таким образом, результат обучения нейронной сети представляет собой обученную модель, способную делать предсказания на новых данных с заданной точностью и надежностью.