При обучении с учителем нейронная сеть обучается на размеченном наборе данных и предсказывает ответы, которые используются для оценки точности алгоритма на обучающих данных.
Обучение с учителем (supervised learning) предполагает наличие полного набора размеченных данных для тренировки модели на всех этапах ее построения.
Наличие полностью размеченного датасета означает, что каждому примеру в обучающем наборе соответствует ответ, который алгоритм и должен получить. Таким образом, размеченный датасет из фотографий цветов обучит нейронную сеть, где изображены розы, ромашки или нарциссы. Когда сеть получит новое фото, она сравнит его с примерами из обучающего датасета, чтобы предсказать ответ.
1)
1⁸1⁷1⁶0⁵1⁴0³1²0¹0⁰₂ = 0 * 2^{0} + 0 * 2^{1} + 1 * 2^{2} + 0 * 2^{3} + 1 * 2^{4} + 0 * 2^{5} + 1 * 2^{6} + 1 * 2^{7} + 1 * 2^{8} = 0 + 0 + 4 + 0 + 16 + 0 + 64 + 128 + 256 = 468₁₀
2)
1B₁₆ =
У 16 счет немного другой: 0123456789ABCDEF (в 10)
A = 10, B = 11, C = 12, D = 13, E = 14, F = 15