Существует несколько основных типов обучения нейронных сетей:
1. Обучение с учителем (Supervised Learning) - это самый распространенный тип обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, где для каждого входного примера имеется правильный выход. На основе этих данных модель настраивает веса нейронов, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
2. Обучение без учителя (Unsupervised Learning) - в этом случае модель обучается на неразмеченных данных, то есть без предоставления правильных ответов. Целью такого обучения может быть выявление скрытых закономерностей, кластеризация данных или понижение размерности.
3. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - при таком типе обучения модель обучается через взаимодействие с окружающей средой, принимая решения и получая обратную связь в виде награды или штрафа. Модель постепенно улучшает свое поведение, стремясь максимизировать полученную награду.
Каждый из этих типов обучения имеет свои преимущества и недостатки, и выбор подходящего зависит от конкретной задачи и доступных данных.