Как искусственный интеллект учится на примерах, корректируя веса связей?

Искусственный интеллект учится на примерах, корректируя веса связей, с помощью алгоритмов обучения нейронных сетей. trainingdata.ru gb.ru

Существуют разные подходы, но все они сводятся к двум основным концепциям: trainingdata.ru

1. Обучение с учителем. trainingdata.ru gb.ru Наставник подаёт на вход нейросети большую выборку обучающих примеров с заранее известным ответом. trainingdata.ru Если результат работы нейросети далек от правильного решения, нужно откорректировать веса узлов и запустить процесс заново. trainingdata.ru Процесс повторяется до тех пор, пока процент неверных ответов по всему объёму обучающего материала не окажется в пределах допустимых значений. trainingdata.ru

2. Обучение без учителя. trainingdata.ru gb.ru Нейросеть самостоятельно корректирует весовые коэффициенты после ввода данных. trainingdata.ru Она выстраивает логическую цепочку, пытается выделить взаимосвязи и закономерности, делает выводы о правильности выбранного метода на основании близости полученных результатов к эталонным значениям. trainingdata.ru

Также существует обучение с подкреплением — разновидность обучения без учителя, где не используются помеченные данные. trainingdata.ru Суть метода заключается во взаимодействии сети с окружающей средой и получении сигналов обратной связи в виде поощрений и наказаний. trainingdata.ru Нейросеть учится выполнять такие действия, которые со временем приведут к максимальному вознаграждению. trainingdata.ru