Как обучать модель? Опишите алгоритм обновления весов.

Обучение модели — это процесс настройки её параметров (весов) для минимизации ошибки на обучающих данных. Основной алгоритм обновления весов — градиентный спуск:

1. Инициализируем веса случайными значениями.
2. Пропускаем входные данные через модель, получаем предсказания.
3. Вычисляем функцию потерь (например, среднеквадратичную ошибку) между предсказаниями и истинными значениями.
4. Вычисляем градиенты функции потерь по каждому весу (частные производные).
5. Обновляем веса, двигаясь в сторону уменьшения ошибки:
   ( w := w - \eta \cdot \nabla_w L ), где ( \eta ) — скорость обучения, ( \nabla_w L ) — градиент.
6. Повторяем шаги 2-5 для всех данных или батчей до сходимости.

Пример на Python (псевдокод):

weights = initialize()
for epoch in range(num_epochs):
    predictions = model(inputs, weights)
    loss = loss_function(predictions, targets)
    gradients = compute_gradients(loss, weights)
    weights -= learning_rate * gradients