Hogyan lehet kiképezni az első idegi hálózatot

Az elmúlt évek fő trendje,Természetesen ideghálózatokat, gépi tanulást és minden, ami velük kapcsolatos, meghívhatjuk. És ennek komoly okai vannak, mert a neurális hálózatok a közelmúltban meglepőek képességeikkel. A neurális hálózat nemcsak arra képes, hogy egyedül hangjuk alapján rajzolja az emberek portrét, és „újraélesztse” Dostojevszkij és Marilyn Monroe portrét, így továbbra is képes megmutatni, hogyan fog kinézni 20, 30 és 50 év alatt! Természetesen mindezt egynél több idegi hálózat végzi - a világon sok hasonló fejlemény van, amelyekkel az adattudomány szakemberei foglalkoznak.

A neurális hálózatok kiképzése sokkal könnyebb, mint amilyennek hangzik.

A tartalom

• 1 Hogyan működtek az idegi hálózatok?
• 2 Mik az idegi hálózatok?
• 3 Az idegi hálózatok tanítása
• 4 Megtanulhatom, hogy dolgozzon az ideghálózatokkal is

Hogyan jelentek meg az idegi hálózatok?

Minden azzal kezdődött, hogy a tudósok megpróbálták közelebb hozni az alapelvet.a számítógép az ember gondolkodásmódjának felel meg. A kutatás évtizedekbe telt, és ennek eredményeként neurális hálózatok - több száz, több ezer vagy millió mesterséges agysejtből összeállított - számítógépes rendszerek váltak lehetővé, amelyek képesek megtanulni és működni egy olyan elv alapján, amely rendkívül hasonló az emberi agy működéséhez.

Természetesen nem mondhatjuk, hogy egy idegi hálózat létezikEz az agy pontos mesterséges példánya. Fontos megjegyezni, hogy egy idegi hálózat elsősorban számítógépes szimuláció: ezeket a hálózatokat a hagyományos számítógépek programozásával hozzák létre, amelyekben a logikai kapcsolatokkal kombinált hagyományos tranzisztorok a hagyományos módon működnek.

Hogyan generál egy idegháló új fényképeket?

Miből állnak az idegi hálózatok?

A hagyományos mesterséges idegi hálózat alkotjatíz, száz, ezer, sőt akár több millió mesterséges idegsejt is. Blokkoknak hívják őket - rétegekben vannak elrendezve, ahol minden blokk kapcsolódik a szomszédoshoz. Vannak olyan bemeneti blokkok, amelyekkel a neurális hálózat információkat vesz, és a kimeneti blokkok - ők csak felelősek a feldolgozási eredményért.

Amikor a hálózat megtanulja, információminták"Fed" neki a bemeneti blokkokon, majd juthat el a kimeneti blokkokhoz. Például megmutathatja a neurális hálózat hatalmas számú székről és asztalról készített fényképet, és a lehető legnagyobb mértékben elmagyarázhatja neki a különbséget e bútorok között. Ezután kérje meg, hogy ismeri fel a képen látható tárgyat, amelyen látható a gardrób. Attól függően, hogy mennyire hatékonyan képzte meg az ideghálózatot, tapasztalata alapján megpróbálja osztályozni a látott kategóriát.

Az idegi hálózatok tanítása

A neurális hálókat "fordított módszerrel képzik"hibaterjesztés. " Segítségével összehasonlíthatja a kimeneti adatokat a várt adatokkal, és felhasználhatja az adatok közötti különbségeket a hálózatban elfoglalt blokkok közötti kapcsolat megváltoztatásához. Minél több neurális hálózat megtanul, annál gyorsabban csökkenti a kívánt és a tényleges eredmények közötti különbséget nullára.

Az egyik gépi tanulási modell

Miután a neurális hálózatot kiképztékelegendő példával felhasználva eléri azt a stádiumot, ahol egy teljesen új bemeneti adatot szolgáltathat neki, amelyet még soha nem látott, és figyelemmel kíséri reakcióját.

Az idegi hálózatok felhasználási területeikorlátozódik. Tehát keresést végezhetnek a képen vagy hangsegédként - ugyanaz az Alice már a lehető legközelebb áll egy valódi emberhez. Vagy kiszámíthatja a betegségek valószínűségét, keresse meg a daganatokat a képeken, harcolhat a csalókkal és így tovább.

Megtanulhatom magam dolgozni az ideghálózatokkal

Korábban csak ilyen lehetőséget nyújtottaktudósok, mert az ideghálózatok és a gépi tanulás területén a fejlemények túl "nyers" voltak. Most azonban bármely technológiai vállalat hatalmas mennyiségű adatot generál, amelyet feldolgozni kell az üzleti tevékenység optimalizálása és a kilátások elemzése alapján. Az ideghálózatokkal és a gépi tanulással kapcsolatos egyéb feladatokhoz Data Science szakemberekre van szükségünk.

Hogyan válhat egyet? Szinte lehetetlen csinálni magaddal. Ez egy komoly specializáció, amely kölcsönhatást igényel azokkal, akik már dolgoznak ezen a területen. Ezért a SkillFactory adatiskolában új készlet nyílik a teljes adattudományi kurzusra. A tanfolyam részeként az iparági szakemberek, köztük a Yandex és az NVIDIA alkalmazottai, olyan bonyolult munkákat tanítanak, amelyeket a tankönyvek nem írnak.

Minden tanár szakember az adattudomány területén

Ezzel a kurzussal tudományt szervezhetdolgozzon az adatokkal a semmiből, akkor is, ha soha nem végzett programozást az életében. Ez lehetővé teszi, hogy megszerezze az összes adattudományi szakember számára szükséges készséget - a Python programozástól kezdve, beleértve a Pandák mélyreható elemzését az adatok elemzéséig, a gépi tanulásig, a mély tanulásig és az adatbányászatig. A kurzus az elmélet kb. 20% -át és a gyakorlat 80% -át foglalja magában, mivel csak valós példákkal lehet profi ezen a téren.

A tanfolyam programját 12 hónapra tervezték

A tanulási folyamatban elkészítheti sajátjátprojektek a képfelismerés, az NLP és a pontozás területén. A tanárokkal és a mentorokkal együtt megérti a munka részleteit és megkapja a szükséges visszajelzéseket. Ezen túlmenően a SkillFactory segíti az állást és a nagyvállalatoknál ajánl gyakornokokat. Például a diplomások lehetőséget kapnak arra, hogy az Alfa Banknál, a Bayernél, a Henkelnél, a Sberbanknél és más vezető szervezeteknél dolgozzanak.

A képzés befejezése után igazolást állítanak ki

Csatlakozzon most a kurzusra, és kap 15% kedvezmény kiképzésre promóciós kód Hi-news (2020 15 02-ig érvényes). A készlet hamarosan véget ér, így nincs sok idő gondolkodni.