Обучить нейронную сеть - значит подавать на вход нейронной сети большое количество данных, чтобы она могла самостоятельно извлекать общие закономерности и делать прогнозы на основе этих данных.
Процесс обучения нейронной сети состоит из нескольких этапов. Сначала необходимо подготовить набор данных, который будет использоваться для обучения. Затем данные подаются на вход сети, где происходит обработка и передача информации через слои нейронов. В процессе обучения нейронная сеть корректирует свои параметры таким образом, чтобы минимизировать ошибку прогноза и улучшить качество работы.
Чтобы нейронная сеть обучилась эффективно, необходимо провести несколько итераций обучения на различных подмножествах данных (эпохи). После завершения обучения необходимо провести оценку качества работы нейронной сети на отдельном тестовом наборе данных, чтобы оценить ее точность и эффективность.
Обучение нейронной сети является ключевым этапом в разработке и применении искусственного интеллекта и машинного обучения. Оно позволяет создавать модели, способные решать сложные задачи в различных областях, таких как распознавание образов, обработка текстов, прогнозирование временных рядов и многое другое.