Это обучение нейронных сетей называется обучением глубоким обучением. Глубокое обучение заключается в том, что нейронная сеть содержит множество слоев, каждый из которых обрабатывает информацию на определенном уровне абстракции. Это позволяет нейронной сети "учиться" более сложным и абстрактным концепциям, таким как фото- и аудио-распознавание, обработка текста и многие другие задачи машинного обучения.
Глубокие нейронные сети могут обучаться различными методами, включая обучение с учителем (когда у сети есть метки для обучающих данных), обучение без учителя (когда сеть ищет закономерности в данных самостоятельно) и обучение с подкреплением (выбор действий, чтобы получить максимальную награду).
Основными алгоритмами обучения глубоких нейронных сетей являются обратное распространение ошибки (backpropagation) и градиентный спуск (gradient descent), которые позволяют нейронной сети корректировать веса связей между нейронами для минимизации ошибки и улучшения качества предсказания.
Таким образом, обучение глубокими нейронными сетями является одним из ключевых методов машинного обучения, который позволяет создавать сложные системы распознавания образов и анализа данных.