Цель обучения нейронных сетей заключается в том, чтобы обучить их распознавать определенные закономерности и шаблоны в данных и делать предсказания или классификацию на их основе. Нейронные сети могут использоваться в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и прочее.
В процессе обучения нейронные сети адаптируют свои параметры на основе входных данных и соответствующих выходных значений. Этот процесс включает в себя минимизацию ошибки между предсказанными значениями и истинными значениями за счет корректировки весов и смещений нейронов в сети. Таким образом, целью обучения является создание модели, которая способна предсказывать выходные значения с высокой точностью на новых данных, которые модель ранее не видела.
Понимание принципов обучения нейронных сетей позволяет разрабатывать эффективные и точные модели для решения различных задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Важно также учитывать особенности данных, выбор оптимальной архитектуры сети и настройку параметризовав для достижения наилучших результатов обучения.