Что является результатом обучения нейронных сетей? - коротко
Результатом обучения нейронных сетей является модель, способная выполнять задачи, для которых она была обучена, такие как классификация, регрессия или генерация данных. Эта модель может быть использована для предсказаний на новых данных, демонстрируя способность к обобщению знаний.
Что является результатом обучения нейронных сетей? - развернуто
Результатом обучения нейронных сетей является модель, которая способна выполнять задачи, для которых она была обучена. В процессе обучения нейронная сеть анализирует входные данные и корректирует свои веса и смещения с целью минимизации ошибки. После завершения обучения модель становится способной предсказывать значения для новых, ранее невиданных данных. В зависимости от типа задачи, это может быть классификация, регрессия, генерация текста и изображений, или даже управление роботами. Эффективность обучения определяется качеством данных, используемых для тренировки, а также архитектурой нейронной сети и выбранными гиперпараметрами. В результате обучения получаем модель, которая может быть использована для автоматизации различных процессов, улучшения качества данных или принятия решений на основе анализа информации.