Штучна нейронна мережа зазвичай навчається з учителем. Це означає наявність навчального набору (датасету), який містить приклади з істинними значеннями: тегами, класами, показниками.25 лип. 2023р.
Можливість навчання – одна з головних переваг нейронних мереж перед традиційними алгоритмами. Технічно навчання полягає в знаходження коефіцієнтів зв'язків між нейронами. У процесі навчання нейронна мережа здатна виявляти складні залежності між вхідними даними та вихідними, а також виконувати узагальнення.
При навчанні з учителем нейронна мережа навчається на розміченому наборі даних та передбачає відповіді, які використовуються для оцінки точності алгоритму на навчальних даних. Під час навчання без вчителя модель використовує нерозмічені дані, у тому числі алгоритм самостійно намагається витягти ознаки і залежності.
Щоб навчити нейронну мережу, необхідно: зібрати дані, на яких модель навчатиметься, зробити препроцесинг цих даних, вибрати фреймворк для навчання нейронної мережі, підібрати архітектуру мережі, натренувати її з використанням GPU ресурсів, а потім запустити весь процес заново, до тих пір, поки не буде …