Процесс обучения искусственной нейронной сети - это итерационный процесс, в ходе которого нейронная сеть настраивает свои веса и параметры на основе предоставленных данных.
Первоначально нейронная сеть инициализируется случайными значениями весов, затем на вход подаются обучающие примеры - наборы входных данных с соответствующими им правильными ответами. На основе этой информации нейронная сеть принимает решения и выдаёт предсказания, которые сравниваются с правильными ответами.
После сравнения выводов с правильными ответами происходит вычисление ошибки, которая оценивает, насколько точные были предсказания нейронной сети. Затем происходит обновление весов нейронной сети с целью минимизации ошибки - это делается с помощью различных методов оптимизации, таких как градиентный спуск.
Процесс обучения продолжается до тех пор, пока ошибка не достигнет допустимого уровня или пока не будет достигнут предел количества итераций. После завершения процесса обучения нейронная сеть обучена и способна делать предсказания на новых данных.
Таким образом, суть процесса обучения искусственной нейронной сети заключается в настройке её параметров на основе предоставленных данных с целью минимизации ошибки и повышения точности предсказаний.