Существует несколько видов обучения нейронных сетей, один из них - обучение с учителем. При таком типе обучения модель получает данные, состоящие из входных признаков и соответствующих им выходных меток. Нейронная сеть сравнивает свои предсказания с эталонными значениями и корректирует веса нейронов с целью минимизации ошибки.
Еще один способ обучения - обучение без учителя. В этом случае модель получает только входные признаки, и ей не сообщается правильных ответов. Нейронная сеть сама выявляет закономерности в данных и формирует кластеры или шаблоны, не имея явных меток для обучения.
Также существует метод обучения с подкреплением, при котором нейронная сеть обучается на основе принимаемых решений и получаемых наград или штрафов. Алгоритм учится оптимизировать свои действия с целью получения наибольшей награды.
Это лишь некоторые из видов обучения нейронных сетей. В зависимости от поставленной задачи и наличия правильных данных выбирается оптимальный метод обучения для достижения максимальной эффективности модели.