Представьте процесс обучения нейросети на примере распознавания изображений кошек и собак. Сначала нейросеть не знает, как отличить кошку от собаки — это как если бы кто-то, никогда не видевший животных, попытался бы их распознать. Для обучения нейросети ей показывают множество изображений, каждый раз указывая, что изображено на картинке: кошка или собака. Нейросеть начинает анализировать эти изображения, проходя через последовательные слои и адаптируя свои внутренние параметры. Каждый слой отвечает за выделение определённых признаков, таких как форма ушей, текстура шерсти или общие контуры тела.
В начале обучения нейросеть может допускать много ошибок, но с каждым новым изображением она корректирует свои внутренние настройки, улучшая способность распознавать паттерны. Этот процесс называется обучением с учителем. Постепенно нейросеть становится всё более точной, и в конечном итоге она способна правильно классифицировать изображения, которые ранее не видела. Это достигается благодаря тому, что нейросеть накапливает и обобщает знания, полученные из обучающих данных, что позволяет ей делать всё более точные прогнозы на новых данных.
Другие материалы из цикла статей “Нейросеть: что это?”: