Какие есть подходы к обучению нейронных сетей?

@mona_terry 

Существует множество подходов к обучению нейронных сетей. Ниже перечислены наиболее распространенные из них:

1. Обучение с учителем (Supervised learning) - наиболее распространенный подход, при котором нейронная сеть обучается на парах «вход-выход». То есть, для каждого входного сигнала определен выходной сигнал, и нейронная сеть корректируется на основе ошибки между предсказанным выходом и желаемым.
2. Обучение без учителя (Unsupervised learning) - подход, при котором нейронная сеть пытается выявить закономерности в данных без привязки к конкретным выходам. Обучение без учителя может быть использовано для кластеризации данных, поиска аномалий и т.д.
3. Обучение с подкреплением (Reinforcement learning) - подход, при котором нейронная сеть обучается на основе опыта взаимодействия с окружающей средой. Например, нейронная сеть может обучаться игре в компьютерные игры.
4. Передача обучения (Transfer learning) - подход, при котором заранее обученная нейронная сеть используется для решения новой задачи. Вместо того чтобы обучать сеть с нуля, можно использовать уже обученные на других задачах сети и дополнительно дообучать их на новых данных.
5. Метаобучение (Meta-learning) - подход, при котором нейронная сеть обучается обучаться. То есть, нейронная сеть обучается находить оптимальные параметры для быстрого и эффективного обучения на новых данных.
6. Глубокое обучение (Deep learning) - подход, при котором используются глубокие нейронные сети с множеством слоев для извлечения более высокоуровневых признаков из данных. Этот подход широко используется в обработке изображений, речи, текстов и других типов данных.