Обучение нейронной сети - это процесс обучения модели, которая имитирует работу человеческого мозга. Нейронные сети состоят из нейронов, которые связаны между собой и передают сигналы друг другу. В процессе обучения нейронная сеть "учится" распознавать шаблоны в данных и делать предсказания на основе этих шаблонов.
Для обучения нейронной сети требуется набор данных, который содержит входные данные и соответствующие им выходные данные. Нейронная сеть проходит через несколько этапов обучения, чтобы улучшить свою способность делать предсказания. На каждом этапе сети предоставляются данные, и она корректирует свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
В результате обучения нейронная сеть настраивается на определенные паттерны в данных и становится все более точной в своих прогнозах. Обученная нейронная сеть может использоваться для различных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование временных рядов и многие другие.
Таким образом, обучение нейронной сети - это процесс настройки модели на обучающих данных, чтобы она могла делать точные предсказания на новых данных.