Искусственный интеллект (И) обучается с использованием алгоритмов машинного обучения, которые позволяют программам самостоятельно учиться на основе данных, без необходимости явного программирования. В основе процесса обучения И лежит алгоритм обратного распространения ошибки, который позволяет модели корректировать свои предсказания на основе обратной связи.
Для обучения искусственного интеллекта используются большие объемы данных, которые подаются на вход модели. Эти данные могут быть как размеченными, то есть содержащими информацию о правильных ответах, так и не размеченными. В первом случае модель обучается на основе примеров с известными правильными ответами, что позволяет ей находить закономерности и шаблоны в данных. Во втором случае модель самостоятельно ищет закономерности и структуры в данных, не имея явных правильных ответов.
В процессе обучения модель постепенно настраивает свои параметры таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Для этого она использует функцию потерь, которая измеряет разницу между предсказанными значениями и реальными данными. Алгоритм обратного распространения ошибки позволяет модели корректировать свои параметры таким образом, чтобы уменьшить функцию потерь и повысить точность предсказаний.
Таким образом, обучение искусственного интеллекта - это итеративный процесс, в ходе которого модель корректирует свои параметры на основе обратной связи и постепенно совершенствуется в своих предсказаниях.