Обучение нейронной сети - это процесс настройки параметров модели, чтобы она могла правильно выполнять поставленную задачу. Нейронные сети - это математическая модель, вдохновленная работой человеческого мозга, которая состоит из множества соединенных между собой "нейронов".
Для того чтобы нейронная сеть могла выполнять задачу, ее нужно обучать на большом объеме данных - обучающей выборке. Обучение нейронной сети заключается в подаче на вход модели входных данных и правильных ответов (меток) и последующем корректировании параметров модели таким образом, чтобы ошибка между предсказанным значением и истинным была минимальной.
Существует несколько методов обучения нейронных сетей, такие как обратное распространение ошибки (backpropagation), метод градиентного спуска (gradient descent) и другие. Обучение нейронной сети может занимать много времени и требует больших вычислительных мощностей, особенно при работе с большими объемами данных.
После успешного обучения нейронная сеть способна делать предсказания на новых данных, которые не были использованы в процессе обучения. Обучение нейронной сети является одним из ключевых этапов в разработке и использовании искусственного интеллекта и машинного обучения.