Как да тренирате първата си невронна мрежа

Основната тенденция от последните няколко години,Разбира се, можем да наречем невронни мрежи, машинно обучение и всичко свързано с тях. И има сериозни причини за това, защото напоследък невронните мрежи изненадват с уменията си. Не само невронната мрежа вече може да рисува портрети на хора само с гласа си и да „съживява“ портретите на Достоевски и Мерилин Монро, така че все още е в състояние да покаже как ще изглеждате след 20, 30 и дори 50 години! Разбира се, всичко това се прави от повече от една невронна мрежа - в света има много подобни разработки, с които специалистите по Data Science се занимават.

Да се ​​научиш да тренираш невронни мрежи е много по-лесно, отколкото звучи.

Съдържанието

• 1 Как се развиват невронните мрежи
• 2 Какви са невронните мрежи
• 3 Как да преподавам невронни мрежи
• 4 Мога ли сам да се науча да работя с невронни мрежи

Как се появиха невронните мрежи

Всичко започна с учените, които се опитват да доближат принципа.компютърът работи на начина на мислене на човек. Това отне десетилетия на изследвания и в крайна сметка стана възможно с помощта на невронни мрежи - компютърни системи, събрани от стотици, хиляди или милиони изкуствени мозъчни клетки, които са в състояние да учат и да действат на принцип, който е изключително подобен на това как работи човешкият мозък.

Разбира се, не може да се каже, че е невронна мрежаТова е точно изкуствено копие на мозъка. Важно е да се отбележи, че невронната мрежа е преди всичко компютърна симулация: такива мрежи се създават чрез програмиране на конвенционални компютри, при които конвенционалните транзистори, комбинирани в логически връзки, работят по традиционния начин.

Как невронната мрежа генерира нови снимки

От какво се състоят невронните мрежи

Конвенционалната изкуствена невронна мрежа се състои отдесетки, стотици, хиляди или дори милиони изкуствени неврони. Те се наричат ​​блокове - те са подредени на слоеве, където всеки блок е свързан със съседния. Има входни блокове, с които невронната мрежа получава информация, и изходни блокове - те са просто отговорни за резултата от обработката.

Когато мрежата научи, проби от информация"Фед" към нея през входните блокове и след това стигнете до изходните блокове. Например, можете да покажете на невронните мрежи огромен брой снимки на столове и маси, обяснявайки й разликата между тези мебели, колкото е възможно повече. И тогава я помолете да разпознае обекта от снимката, който показва килера. В зависимост от това колко ефективно сте тренирали невронната мрежа, тя ще се опита да класифицира това, което видя като категория, въз основа на своя опит.

Как да преподавам невронни мрежи

Невронните мрежи се обучават "по обратен методразпространение на грешки. " С негова помощ е възможно да се сравнят изходните данни с данните, които се очаква да бъдат получени, и да се използват разликите между тези данни, за да се направят промени във връзката между блоковете, заети в мрежата. Колкото повече научи невронната мрежа, толкова по-бързо става да намали до нула разликата между желаните и реалните резултати.

Един от моделите за машинно обучение

След като невронната мрежа е обучена сизползвайки достатъчно примери, тя стига до етапа, в който можете да й предоставите изцяло нов набор от входни данни, които тя никога не е виждала и да наблюдава нейната реакция.

Области на използване на невронни мрежиограничено. Така че те могат да търсят картината или да действат като гласов асистент - същата Алиса вече е възможно най-близка в поведението си с истински човек. Или изчислете вероятността от заболявания, намерете тумори в снимките, борете се с измамници и т.н.

Мога ли сам да се науча да работя с невронни мрежи

Преди това се предоставяше само такава възможностучените, защото разработките в областта на невронните мрежи и машинното обучение бяха твърде „сурови“. Но сега всяка технологична компания генерира огромно количество данни, които трябва да бъдат обработени, за да се оптимизира бизнеса и да се анализират перспективите на негова основа. За тази и други задачи, свързани с невронните мрежи и машинното обучение, се нуждаем от специалисти по Data Science.

Как да стане такъв? Почти невъзможно е да го направите сами. Това е сериозна специализация, която изисква взаимодействие с тези, които вече работят в тази област. Следователно училището за данни на SkillFactory отваря нов набор за пълния курс по Data Science. Като част от курса професионалистите в индустрията, включително Yandex и служители на NVIDIA, преподават тънкостите на работата, които не са записани в учебниците.

Всички учители са специалисти в областта на науката за данни

С този курс можете да овладеете наукатаработа с данни от нулата, дори ако никога през живота си не сте правили програмиране. Тя ви позволява да получите всички умения, необходими на специалист по Data Science - от програмиране на Python, включително задълбочено проучване на Pandas за анализ на данни, до машинно обучение, дълбоко обучение и извличане на данни. Курсът се състои от около 20% от теорията и 80% от практиката, тъй като само с реални примери е възможно да станете професионалист в тази област.

Курсовата програма е проектирана за 12 месеца

В процеса на обучение можете да създадете свой собственпроекти в областта на разпознаването на изображения, НЛП и оценяване. Заедно с учители и ментори ще разберете подробностите на работата и ще получите необходимата обратна връзка. В допълнение SkillFactory помага при заетост и препоръчва стажове в големи компании. Например, завършилите получават възможност да работят в Alfa Bank, Bayer, Henkel, Sberbank и други водещи организации.

След приключване на обучението се издава сертификат

Присъединете се към курса сега и вземете 15% отстъпка за обучение в промоционален код Hi-news (важи до 02.15.2020 г.). Комплектът ще приключи скоро, така че няма много време за размисъл.