Обучение нейросетей - это процесс обучения и настройки искусственных нейронных сетей с помощью большого объема данных. Во время обучения, нейросеть адаптируется к входным данным, постепенно улучшая свою способность к выполнению конкретной задачи. Основная идея заключается в том, что нейронная сеть выявляет закономерности и паттерны в данных, что позволяет ей делать предсказания или принимать решения на основе новых, ранее не виденных примеров.
Процесс обучения включает в себя подачу входных данных в сеть, расчет выходных значений, сравнение их с ожидаемыми результатами и коррекцию параметров сети с целью уменьшения ошибки. Этот процесс повторяется множество раз до достижения желаемого уровня точности.
Обучение нейросетей может быть разделено на несколько типов, включая надзорное (с учителем) обучение, ненадзорное обучение и обучение с подкреплением, в зависимости от того, какие данные используются для коррекции модели.