Нейронные сети обучаются путем подачи на вход набора данных (input) и их соответствующих меток (labels). Этот процесс состоит из нескольких этапов: подготовка данных, выбор модели, настройка параметров, обучение и оценка.
1. Подготовка данных: данные разделяются на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая для оценки ее качества. Данные могут быть представлены в виде изображений, текста, звука и других форматов.
2. Выбор модели: выбор архитектуры нейронной сети - один из самых важных этапов. Различные типы нейронных сетей (сверточные, рекуррентные, глубокие и т.д.) используются для различных задач.
3. Настройка параметров: определение оптимальных параметров модели (например, количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и др.), которые позволяют нейронной сети эффективно обучаться.
4. Обучение: модель обучается путем передачи данных через сеть, с последующим корректированием весов и параметров сети с целью минимизации ошибки предсказания на обучающей выборке.
5. Оценка: после обучения модель проверяется на тестовой выборке, чтобы оценить ее качество и способность обобщения на новые данные.
Все эти шаги выполняются многократно, с постепенным улучшением модели и ее точности. Таким образом, нейронные сети обучаются путем итеративного процесса, который требует как математических и компьютерных знаний, так и творческого подхода к решению задачи.