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.
// Внимание! Если программа не работает, обновите версию!
begin
Writeln('*** Дополните до ста! ***');
Writeln('Вам будут предлагаться числа, которые нужно дополнять до 100');
Writeln('Для завершения работы введите 0');
var a,q,k,m:integer;
k:=0; m:=0;
repeat
q:=Random(1,99);
Print(q); Read(a);
if a=0 then break;
if a=100-q then begin
m+=1;
Writeln('Это правильный ответ')
end
else Writeln('Это неправильный ответ, ',100-q);
k+=1;
until false;
Writeln('Задано вопросов- ',k,', верных ответов- ',m,' (',100*m/k:0:1,'%)')
end.
Пример
*** Дополните до ста! ***
Вам будут предлагаться числа, которые нужно дополнять до 100
Для завершения работы введите 0
80 20
Это правильный ответ
5 95
Это правильный ответ
51 49
Это правильный ответ
4 95
Это неправильный ответ, 96
90 10
Это правильный ответ
11 0
Задано вопросов- 5, верных ответов- 4 (80.0%)