Нейронные сети: Что это и зачем их обучать?
Узнайте, как нейронные сети имитируют человеческий мозг, решая сложные задачи в медицине, финансах и транспорте. Обучение нейросетей – ключ к адаптации и инновациям.
Основы машинного обучения для нейронных сетей
Типы машинного обучения
  • Обучение с учителем (классификация)
  • Обучение без учителя (кластеризация)
  • Обучение с подкреплением (игровые боты)
Основные понятия
  • Данные и признаки
  • Метки и модели
  • Функция потерь и оптимизация
Машинное обучение – основа для нейронных сетей. Рассмотрите типы обучения, от классификации до кластеризации, и поймите ключевые понятия для успешной работы.
Методы обучения нейронных сетей
1
Прямое распространение
Вычисление выхода сети
2
Обратное распространение
Обновление параметров сети
3
Градиентный спуск
Оптимизация параметров
4
Регуляризация
Предотвращение переобучения
Освойте методы обучения нейросетей: прямое и обратное распространение, градиентный спуск и регуляризация. Узнайте, как оптимизировать параметры и предотвратить переобучение.
Инструменты и библиотеки для обучения нейронных сетей
TensorFlow
Гибкость и масштабируемость
Keras
Простота использования
PyTorch
Динамический граф вычислений
Изучите инструменты для обучения нейросетей: TensorFlow, Keras и PyTorch. Выберите подходящую библиотеку для разработки и ускорьте процесс обучения.
Подготовка данных для обучения
Сбор и разметка данных
Важность качественных данных
Очистка данных
Удаление пропусков и выбросов
Преобразование данных
Масштабирование и нормализация
Подготовьте данные для обучения нейросетей: соберите и разметьте данные, очистите от пропусков и выбросов, преобразуйте и увеличьте объем данных.
Проблемы при обучении нейронных сетей и способы их решения
1
Переобучение
Регуляризация, увеличение данных
2
Недообучение
Увеличение сложности модели
3
Исчезающий градиент
Нормализация градиентов
4
Выбор гиперпараметров
Grid search, Random search
Разберитесь с проблемами обучения нейросетей: переобучение, недообучение и исчезающий градиент. Узнайте, как их решать с помощью регуляризации и нормализации.
Практические советы по обучению нейронных сетей
Начните с простых моделей
Постепенно усложняйте
Визуализируйте данные
И результаты обучения
Transfer learning
Используйте предварительно обученные модели
Получите практические советы по обучению нейросетей: начните с простых моделей, визуализируйте данные, экспериментируйте и используйте transfer learning.
Заключение и дальнейшие шаги

1

2

3

1
Изучение новых архитектур
2
Участие в соревнованиях
3
Реализация проектов
Подчеркните важность непрерывного обучения и практики. Изучайте новые архитектуры нейронных сетей, участвуйте в соревнованиях и реализуйте собственные проекты.
Сайт сделал: Орлов Андрей (orlov.website)
Made with Gamma