確かに、これから外部ソースからデータをコピーしません。

ニューラルネットワークがどのようにデータを訓練するかを理解するために、具体的な例を考えるのが最善です。画像に猫や犬が含まれているかどうかを検出するためにニューラルネットワークを訓練したいとしましょう。

コードを使用して、数千の相互接続ノードを使用してニューラルネットワークを構築します。次に、私が持っている各画像について、画像の色は1つの巨大な数学方程式のような私のノードに渡され、0.3452のような1つの数字になります。その後、これを画像の内容の推測として扱い、推測と真の答えの間の距離を計算できます（1.0を意味します。。この距離または「損失」が発生したら、ニューラルネットワークのノードを通過し、各ノードの重みを調整することができ、数学方程式のより良い答えが得られることを願っています。

魔法は、このプロセスを多くの多くの画像で繰り返すときに生まれます。最終的に、私たちの数学の問題は、今まで見たことのない画像であっても、正しい答えの密接な近似につながるはずです！

レイマンのレベルを維持しながらニューラルネットワークをより深く理解するための次のトピックは、フィッティング/オーバーフィッティングの概念です。まず、この概念を以前に聞いたことがありますか？
Sure thing, I will not copy data from external sources from now on.

To understand how neural networks train on data, it's best to think of a concrete example. Let's say I want to train a neural network to detect if an image contains a cat or a dog.

I will construct a neural network with thousands of inter-connected nodes using code. Then, for each picture I have, the colors of the image will be passed through my nodes like one giant math equation, resulting in one number like 0.3452. i can then treat this as a guess for the content of the image and calculate the distance between our guess and the true answer (with a 1.0 meaning full confidence there is a dog in the picture and a 0.0 meaning full confidence there is a cat). Once we have this distance or "loss," we can go through our nodes of our neural network and tweak the weights of each node in a way that will hopefully result in a better answer in our math equation.

The magic comes from when we repeat this process over many, many images. In the end, our math problem should result in a close approximation of the right answer, even for images it has never seen before!

The next topic to get a deeper understanding of neural networks while staying on a layman's level would be the concept of underfitting/overfitting. First, have you heard of this concept before?