Trénink (Training) v oblasti počítačových věd označuje proces, během kterého se model strojového učení učí rozpoznávat vzory a provádět úkoly na základě pravidel a dat. Během tréninkové fáze se model vystavuje tréninkovému datovému souboru, který obsahuje vstupy a požadované výstupy. Model se snaží optimalizovat své parametry tak, aby minimalizoval rozdíl mezi predikcemi a skutečnými výstupy, což se často provádí pomocí metod jako je gradientní sestup.
Trénink je klíčovou etapou ve vývoji prediktivních modelů, protože správně natrénovaný model může dosahovat vysoké úspěšnosti při předpovídání výsledků na nových, dříve neznámých datech. Dále se trénink může dělit do několika typů, jako je učení s učitelem, učení bez učitele a učení se posilováním, přičemž každý z těchto typů má svoji specifickou metodologii a aplikační oblasti. V oblasti neuronových sítí zahrnuje trénink použití velkého množství dat a výpočetních zdrojů k dosažení žádoucího výkonu modelu.
Hiroki Ito, nadhazovač týmu Nippon-Ham Fighters, se chystá面对 Fukuoka SoftBank Hawks v domácím otevíracím zápase sezóny 1. dubna, přičemž předvádí pečlivě vypracovanou formu duševní a fyzické přípravy. Během tréninkové session…