כיצד להכשיר את הרשת העצבית הראשונה שלך

המגמה העיקרית של השנים האחרונות,כמובן שאנו יכולים לקרוא לרשתות עצביות, למידת מכונות וכל מה שקשור להן. ויש לכך סיבות חמורות, מכיוון שרשתות עצביות לאחרונה הפתיעו עם כישוריהן. לא רק שהרשת העצבית כבר יכולה לצייר דיוקנאות של אנשים לפי קולם בלבד ו"להחיות "את דיוקנאותיהם של דוסטויבסקי ומרילין מונרו, היא עדיין מסוגלת להראות איך תיראו בעוד 20, 30 ואפילו 50 שנה! כמובן שכל זה נעשה על ידי יותר מרשת עצבית אחת - בעולם ישנם התפתחויות רבות ודומות שמומחי Data Science עוסקים בהן.

ללמוד הרבה יותר לאמן רשתות עצביות הרבה יותר קל ממה שזה נשמע.

התוכן

1 איך הרשתות העצביות
2 מהן הרשתות העצביות
3 כיצד ללמד רשתות עצביות
4 האם אוכל ללמוד לעבוד עם רשתות עצביות בעצמי

כיצד נראו רשתות עצביות

הכל התחיל בכך שמדענים ניסו לקרב את העיקרון.מחשב פועל לצורת החשיבה של האדם. זה נדרש עשרות שנים של מחקר, ובסופו של דבר זה התאפשר בעזרת רשתות עצביות - מערכות מחשב שהורכבו ממאות, אלפי או מיליוני תאי מוח מלאכותיים המסוגלים ללמוד ולפעול לפי עיקרון הדומה באופן קיצוני לאופן בו המוח האנושי עובד.

כמובן, אי אפשר לומר כי מדובר ברשת עצביתזהו עותק מלאכותי מדויק של המוח. חשוב לציין כי רשת עצבית היא בעיקר הדמיית מחשב: רשתות כאלה נוצרות על ידי תכנות מחשבים קונבנציונליים, בהם טרנזיסטורים קונבנציונליים המשולבים בחיבורים לוגיים פועלים באופן המסורתי.

כיצד רשת עצבית מייצרת תמונות חדשות

ממה מורכבות רשתות עצביות

רשת עצבית מלאכותית קונבנציונלית מורכבת מ-עשרות, מאות, אלפים ואפילו מיליוני נוירונים מלאכותיים. הם נקראים בלוקים - הם מסודרים בשכבות, כאשר כל בלוק מחובר לזה השכן. ישנם בלוקים קלט איתם הרשת העצבית מקבלת מידע, וחסימות פלט - הם פשוט אחראים לתוצאת העיבוד.

כאשר הרשת לומדת, דוגמאות של מידע"הועבר" אליה דרך אבני הקלט, ואז גש אל אבני הפלט. לדוגמה, אתה יכול להציג לרשת העצבית מספר עצום של תמונות של כסאות ושולחנות, ולהסביר לה את ההבדל בין רהיטים אלה ככל האפשר. ואז בקש ממנה להכיר את החפץ שבתמונה, שמראה את הארון. תלוי עד כמה אימנת את הרשת העצבית, הוא ינסה לסווג את מה שהיא ראתה כקטגוריה על סמך הניסיון שלה.

כיצד ללמד רשתות עצביות

רשתות עצביות מאומנות "בשיטת ההפוךהפצת שגיאה. " בעזרתו ניתן להשוות את נתוני הפלט לנתונים שצפויים להתקבל, ולהשתמש בהבדלים בין נתונים אלה כדי לבצע שינויים בחיבור בין הבלוקים תפוסים ברשת. ככל שלומדת רשת עצבית, כך ניתן להפחית מהר יותר לאפס את ההבדל בין התוצאות הרצויות למציאות.

אחד המודלים שלמידת המכונה

ברגע שהרשת העצבית הוכשרה איתהבאמצעות מספיק דוגמאות, היא מגיעה לשלב בו תוכלו לספק לה מערך נתונים מלא קלט שמעולם לא ראתה ולעקוב אחר תגובתה.

תחומי שימוש ברשתות עצביותמוגבלת. אז הם יכולים לחפש בתמונה או לפעול כעוזר קולי - אותה אליס כבר קרובה ככל האפשר בהתנהגותה לאדם אמיתי. או לחשב את הסבירות למחלות, למצוא גידולים בתמונות, להילחם ברמאים וכן הלאה.

האם אוכל ללמוד לעבוד עם רשתות עצביות בעצמי

בעבר, הזדמנות כזו ניתנה רקמדענים, מכיוון שההתפתחויות בתחום הרשתות העצביות ולמידת מכונות היו "גולמיות" מדי. אך כעת כל חברת טכנולוגיה מייצרת כמות עצומה של נתונים שצריך לעבד כדי לייעל את העסק ולנתח סיכויים על בסיסו. למשימות זו ואחרות הקשורות לרשתות עצביות ולמידה במכונה, אנו זקוקים למומחי מדעי נתונים.

איך להפוך לאחד? כמעט בלתי אפשרי לעשות זאת בעצמך. זוהי התמחות רצינית, הדורשת אינטראקציה עם מי שכבר עובד בתחום זה. לכן, בית הספר לנתוני SkillFactory פותח מערך חדש לקורס המלא במדעי נתונים. כחלק מהקורס, אנשי התעשייה, כולל עובדי Yandex ו- NVIDIA, מלמדים את המורכבויות של העבודה שלא נכתבות בספרי לימוד.

כל המורים מומחים בתחום מדעי הנתונים

עם קורס זה אתה יכול לשלוט במדעיםלעבוד עם נתונים מאפס, גם אם מעולם לא עשית תכנות בחיים שלך. זה מאפשר לך לקבל את כל הכישורים הדרושים למומחה למדעי נתונים - מתכנות פייתון, כולל לימוד מעמיק של פנדות לניתוח נתונים, ועד למידת מכונות, למידה עמוקה וכריית נתונים. הקורס מורכב מכ- 20% מהתיאוריה ו 80% מהתרגול, שכן רק בעזרת דוגמאות אמיתיות ניתן להפוך למקצוען בתחום זה.

תכנית הקורס מיועדת למשך 12 חודשים

בתהליך הלמידה תוכלו ליצור משלכםפרויקטים בתחום זיהוי תמונות, NLP וניקוד. יחד עם מורים ומנטורים תוכלו להבין את פרטי העבודה ולקבל את המשוב הדרוש. בנוסף, SkillFactory עוזר בהשמת תפקידים וממליץ על סטאז 'בחברות גדולות. לדוגמה, בוגרים מקבלים את ההזדמנות לעבוד בבנק אלפא, באייר, הנקל, סברבנק וארגונים מובילים אחרים.