Ответ: Нет, данное утверждение не является полностью верным.

Объяснение:

Для лучшего понимания различий между обучением "с учителем" и "без учителя", давайте рассмотрим каждый из этих процессов отдельно:

• Обучение "с учителем":
  • В этом подходе у нас есть набор данных, который включает входные данные и соответствующие им выходные значения (метки).
  • Цель обучения заключается в том, чтобы настроить веса синапсов (параметры модели) таким образом, чтобы модель могла предсказывать выходные данные на основе входных.
  • Процесс обучения включает в себя минимизацию ошибки между предсказанными и реальными выходами, что достигается с помощью алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск.
• Обучение "без учителя":
  • В этом подходе у нас нет меток для выходных данных; мы работаем только с входными данными.
  • Цель заключается в том, чтобы выявить структуры или паттерны в данных, например, кластеризацию или понижение размерности.
  • Хотя в некоторых методах (например, в нейронных сетях) также могут настраиваться веса синапсов, основное внимание уделяется анализу данных и выявлению их структуры, а не предсказанию конкретных выходов.

Таким образом, хотя в обоих случаях могут происходить изменения весов синапсов, суть и цели обучения "с учителем" и "без учителя" различаются. Поэтому утверждение, что оба процесса заключаются исключительно в подстраивании весов синапсов, не совсем корректно.