最初のニューラルネットワークをトレーニングする方法

過去数年間の主な傾向は、もちろん、ニューラルネットワーク、機械学習、およびそれらに関連するすべてを呼び出すことができます。最近のニューラルネットワークのスキルには驚くべきものがあるため、これには深刻な理由があります。ニューラルネットワークは既に声だけで人々のポートレートを描き、ドストエフスキーとマリリンモンローのポートレートを「復活」させるだけでなく、20、30、50年後の姿を見せることもできます。もちろん、これはすべて複数のニューラルネットワークによって行われます。世界には、データサイエンスの専門家が従事している同様の多くの開発があります。

ニューラルネットワークをトレーニングすることは、思ったよりもはるかに簡単です。

内容

1ニューラルネットワークはどうでしたか
2ニューラルネットワークとは
3ニューラルネットワークを教える方法
4自分でニューラルネットワークを操作する方法を学べますか

ニューラルネットワークの登場

それはすべて、科学者が原理をより近づけようとすることから始まりました。コンピューターは人の考え方に合わせて機能します。それには数十年の研究が必要でしたが、その結果、ニューラルネットワークの助けを借りて可能になりました-数百、数千または数百万の人工脳細胞から組み立てられたコンピューターシステムは、人間の脳の仕組みと非常によく似た原理で学習し、行動することができます。

もちろん、ニューラルネットワークはこれは、脳の正確な人工コピーです。ニューラルネットワークは主にコンピューターシミュレーションであることに注意することが重要です。このようなネットワークは、論理接続で組み合わされた従来のトランジスタが従来の方法で動作する従来のコンピューターのプログラミングによって作成されます。

ニューラルネットワークが新しい写真を生成する方法

ニューラルネットワークの構成要素

従来の人工ニューラルネットワークは、数十、数百、数千、または数百万の人工ニューロン。それらはブロックと呼ばれます-それらはレイヤーに配置され、各ブロックは隣接するブロックに接続されます。ニューラルネットワークが情報を受信するための入力ブロックと出力ブロックがあります-それらは処理結果を担当するだけです。

ネットワークが学習すると、情報のサンプル入力ブロックを介して彼女に「給餌」し、出力ブロックに到達します。たとえば、ニューラルネットワークに椅子とテーブルの膨大な数の写真を見せて、これらの家具の違いを可能な限り説明することができます。そして、クローゼットを示す写真の中のオブジェクトを認識するように彼女に頼みます。ニューラルネットワークをどの程度効果的にトレーニングしたかに応じて、既存の経験に基づいて、見たものをカテゴリとして分類しようとします。

ニューラルネットワークを教える方法

ニューラルネットワークは「逆の方法で訓練されますエラー伝播。」その助けを借りて、出力データを受信すると予想されたデータと比較し、これらのデータの違いを使用して、ネットワークで占有されているブロック間の接続を変更することができます。ニューラルネットワークが学習すればするほど、目的の結果と実際の結果との差をゼロに迅速に減らすことができます。

機械学習モデルの1つ

ニューラルネットワークのトレーニングが完了したら十分な例を使用して、彼女は、彼女がまったく見たことのないまったく新しい入力データのセットを提供し、自分の反応を監視できる段階に達します。

ニューラルネットワークの使用領域限られた。そのため、写真で検索を実行したり、音声アシスタントとして機能したりすることができます。同じアリスは、実際の人間の行動にできるだけ近い位置にいます。または、病気の可能性を計算したり、写真で腫瘍を見つけたり、詐欺師と戦ったりします。

ニューラルネットワークを自分で操作することを学べますか

以前は、そのような機会は提供されていましたニューラルネットワークと機械学習の分野での開発があまりにも「生」だったためです。しかし、今ではどのテクノロジー企業も膨大な量のデータを生成しており、ビジネスを最適化し、それに基づいて見込み客を分析するために処理する必要があります。ニューラルネットワークおよび機械学習に関連するこのタスクおよびその他のタスクには、データサイエンスの専門家が必要です。

一つになるには？自分でやることはほとんど不可能です。これは深刻な専門分野であり、この分野ですでに働いている人々との対話が必要です。したがって、SkillFactoryデータスクールは、データサイエンスのフルコースの新しいセットを開きます。コースの一環として、YandexやNVIDIAの従業員を含む業界の専門家が、教科書に書かれていない複雑な作業を教えます。

すべての教師は、データサイエンスの分野の専門家です。

このコースでは、科学をマスターできます人生でプログラミングをしたことがない場合でも、ゼロからデータを操作する。データ分析のためのパンダの詳細な研究を含むPythonプログラミングから、機械学習、ディープラーニング、データマイニングまで、データサイエンスの専門家が必要とするすべてのスキルを習得できます。コースは理論の約20％と実践の80％で構成されています。これは、この分野でプロになることができるのは実際の例だけだからです。

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