Существует несколько основных видов обучения нейронных сетей:
1. Обучение с учителем (supervised learning) - это самый распространенный тип обучения нейронных сетей. При таком подходе модель обучается на данных, для которых известны правильные ответы. Нейронная сеть сравнивает свои выходы с эталонными ответами и корректирует свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Примером такого обучения может быть задача классификации изображений, когда нейронная сеть учится распознавать объекты на фотографиях.
2. Обучение без учителя (unsupervised learning) - в этом случае модель обучается на не размеченных данных. Нейронная сеть самостоятельно находит закономерности и структуры в данных, выявляя скрытые связи между ними. Примерами задач, решаемых при помощи обучения без учителя, могут быть кластеризация данных или поиск аномалий.
3. Обучение с подкреплением (reinforcement learning) - это метод обучения, в котором модель обучается на основе собственного опыта во взаимодействии с окружающей средой. Нейронная сеть принимает решения на основе того, какие действия приводят к наилучшим результатам и получает положительную или отрицательную награду за свои действия. Примерами приложений обучения с подкреплением могут быть игры, управление роботами или финансовые торговые стратегии.
Каждый вид обучения нейронных сетей имеет свои особенности и применим в зависимости от конкретной задачи, которую необходимо решить.