Обучение нейронной сети - это процесс, в результате которого нейронная сеть обучается распознавать закономерности в данных и делать предсказания на их основе. Это сложный и трудоемкий процесс, который включает в себя несколько этапов.
Первый этап - подготовка данных. Нейронная сеть обучается на наборе данных, который состоит из входных признаков и соответствующих им выходных значений. Важно, чтобы данные были чистыми, правильно размеченными и хорошо подготовленными.
Далее происходит этап построения модели нейронной сети. На этом этапе определяется архитектура сети (количество слоев, количество нейронов в каждом слое), выбираются функции активации, оптимизаторы и другие параметры, которые влияют на работу сети.
После построения модели происходит этап обучения. На этом этапе сеть подстраивается под данные путем минимизации функции потерь. Для этого используется метод обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволяет корректировать веса нейронов сети таким образом, чтобы уменьшить ошибку предсказания.
В процессе обучения нейронной сети важно следить за ее обобщающей способностью и избегать переобучения - явления, при котором сеть начинает хорошо предсказывать на обучающих данных, но плохо справляется с новыми данными.
В конечном итоге, после завершения процесса обучения, нейронная сеть может быть использована для предсказания результатов на новых данных и решения конкретных задач, для которых она была обучена.