В процессе обучения нейронная сеть …

• запоминает правильные ответы на все вопросы, которые она должна решить, а при решении задачи – быстро находит нужный ответ
• учится рассуждать как человек и потом может воспроизвести эти рассуждения при решении подобной задачи
• многократно пересчитывает веса связей нейронов, чтобы в результате все задачи из обучающей выборки были решены с минимальной ошибкой

Другие предметы Колледж Искусственный интеллект и машинное обучение информационные технологии юридическая деятельность колледж обучение нейронные сети автоматизация юриспруденции правовые технологии IT в юриспруденции цифровизация права информационные системы юридические информационные технологии технологии в праве обучение в колледже правовые информационные системы современные технологии в юриспруденции Новый

Давайте разберемся, как работает нейронная сеть в процессе обучения. Нейронные сети используются в различных областях, включая юридическую деятельность, для автоматизации задач и анализа данных. Вот основные шаги, которые происходят в процессе обучения нейронной сети:

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения. Это могут быть примеры дел, судебных решений или других юридических документов.
2. Подготовка данных: Собранные данные нужно подготовить. Это включает в себя очистку данных от лишней информации, нормализацию и деление на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения сети, а тестовая — для проверки ее эффективности.
3. Инициализация нейронной сети: На этом этапе создается структура нейронной сети, которая включает в себя входные, скрытые и выходные слои. Каждый нейрон в сети соединен с нейронами других слоев.
4. Обучение сети: Нейронная сеть начинает обучение, проходя через обучающую выборку. Для каждого примера из выборки сеть делает прогноз и сравнивает его с правильным ответом. На основе этой ошибки сеть обновляет веса связей между нейронами с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.
5. Минимизация ошибки: Процесс обучения включает многократное повторение предыдущего шага. Нейронная сеть многократно пересчитывает веса, чтобы минимизировать ошибку прогнозов. Это позволяет сети «запоминать» правильные ответы и улучшать свои прогнозы.
6. Тестирование и валидация: После завершения обучения нейронную сеть проверяют на тестовой выборке. Это позволяет оценить, насколько хорошо она может обобщать полученные знания и решать новые задачи.
7. Применение модели: После успешного тестирования нейронную сеть можно применять для решения реальных задач. Она будет использовать свои обученные веса для быстрого нахождения ответов на новые вопросы, подобно тому, как это делает человек.

Таким образом, нейронная сеть проходит через несколько этапов, включая сбор и подготовку данных, обучение, минимизацию ошибок и тестирование, чтобы эффективно решать задачи в юридической деятельности и других областях.