Обратное распространение ошибки представляет собой алгоритм машинного обучения, который применяется для обучения нейронных сетей. Этот метод последовательно минимизирует функцию потерь, позволяя вычислять градиент ошибки для каждого нейрона. В результате происходит корректировка весов связей, что способствует постепенному улучшению качества прогнозирования.