Как нейросеть учится

Нейросеть учится путем обработки большого количества данных, которые ей предоставляются. Она анализирует эти данные, выделяет важные признаки и создает модель, которая может прогнозировать результаты на основе новых данных.

Например, если нейросеть обучается распознаванию изображений, ей предоставляются тысячи изображений с разными объектами. Нейросеть анализирует каждое изображение, выделяет важные признаки, такие как форма и цвет объекта, и создает модель, которая может распознавать объекты на новых изображениях.

В процессе обучения нейросеть постепенно улучшает свою модель, чтобы она становилась все более точной и эффективной. Для этого используются различные методы оптимизации и регуляризации, которые позволяют улучшать качество модели и предотвращать переобучение.

В конечном итоге, нейросеть может достигнуть очень высокой точности в решении задач, таких как распознавание речи, обработка естественного языка или предсказание финансовых показателей.