Нейронная сеть - это математическая модель, которая имитирует работу нервной системы человека. Это сеть взаимосвязанных и взаимосогласованных искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и выполняют задачи в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта. Обучение нейронной сети происходит путем презентации ей большого количества обучающих примеров, содержащих входные данные и соответствующие выходные данные, так называемые "метки". Процесс обучения может быть разделен на две основные фазы: прямое распространение и обратное распространение ошибки. Во время прямого распространения нейронная сеть принимает входные данные и проходит через все свои слои, где каждый нейрон вычисляет свой выход на основе полученных входных данных и внутренних весов. Каждый слой передает свои выходные данные следующему слою до тех пор, пока не будет получен окончательный выход нейронной сети. Затем во время обратного распространения ошибки вычисляется разница между полученными выходными данными и ожидаемыми метками. Эта ошибка затем распространяется назад по сети, корректируя веса каждого нейрона в соответствии с этой ошибкой. Процесс обратного распространения ошибки повторяется несколько раз, пока не будет достигнуто оптимальное значение весов и нейронная сеть не будет способна точно предсказывать выходные данные для новых входных данных. Разметка данных - это процесс пометки или классификации данных для обучения нейронной сети. Она используется для создания обучающих примеров, которые содержат входные данные и соответствующие метки. Эти метки указывают на правильные выходные значения или классы для каждого обучающего примера. Существует несколько методов разметки данных, в зависимости от типа задачи и доступных информационных ресурсов. Некоторые из наиболее распространенных методов включают: 1. Ручная разметка: Этот метод включает в себя ручное присвоение меток каждому обучающему примеру. Это может быть очень трудоемким и затратным процессом, особенно при больших объемах данных, но он обеспечивает высокую точность разметки. 2. Полуавтоматическая разметка: В этом методе используются алгоритмы и техники для автоматической разметки данных с частичной ручной проверкой и корректировкой. Это может быть полезным при работе с большими объемами данных, когда полностью ручная разметка непрактична. 3. Автоматическая разметка: В случаях, когда ручная или полуавтоматическая разметка невозможна, можно использовать методы автоматической разметки. Эти методы основаны на использовании алгоритмов обработки естественного языка, компьютерного зрения или других методов машинного обучения для автоматического определения меток на основе доступных данных. Однако точность таких методов может быть ниже, чем при ручной или полуавтоматической разметке. Использование различных методов разметки данных позволяет создавать разнообразные обучающие примеры для нейронной сети, что, в свою очередь, помогает в ее обучении и повышает ее точность предсказаний для новых данных.