Обучение нейросетей — это процесс, при котором компьютерная модель, имитирующая работу человеческого мозга, настраивает свои параметры, чтобы выполнять определенные задачи. Нейросети состоят из множества взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают информацию. Они учатся на примерах, анализируя данные и корректируя свои внутренние настройки, чтобы делать точные предсказания или классификации. Этот процесс можно сравнить с тем, как человек учится на своих ошибках: сеть постепенно становится "умнее", проходя через множество этапов и итераций...

“Предоставление информации” Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы для них — это называется обучающей выборкой. Информации должно быть много — считается, что минимум в 10 раз больше, чем количество нейронов в сети. Во время обучения нейросети показывают какую-либо информацию и говорят, что это  ответ. Все данные представляются с помощью формул и числовых коэффициентов. Например, изображению мужчины  соответствует «1», а изображению девушки — «0»...