Обучение искусственной нейронной сети - это процесс, в результате которого сеть приобретает способность выполнять определенную задачу или класс задач. Суть этого процесса заключается в том, что нейронная сеть обучается на наборе данных, чтобы выявить определенные закономерности в этой информации и научиться делать предсказания или принимать решения на основе этих закономерностей.
Основными этапами обучения искусственной нейронной сети являются подготовка данных, выбор модели сети, определение функции потерь, оптимизация параметров сети и оценка качества модели. В процессе обучения нейронная сеть подстраивает свои параметры (веса) таким образом, чтобы минимизировать выбранную функцию потерь - это позволяет сети наилучшим образом предсказывать результаты на новых данных.
Важным моментом при обучении нейронной сети является обеспечение достаточного объема данных для обучения, чтобы сеть смогла научиться обобщать закономерности на новых примерах. Также необходимо проводить процесс ликвидации модели на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее качество и избежать переобучения.
Таким образом, суть процесса обучения искусственной нейронной сети заключается в настройке параметров сети на обучающих данных с целью минимизации ошибки прогнозирования и получения высокой точности предсказаний на новых данных.