Cum să vă antrenați prima rețea neuronală

Principala tendință din ultimii ani,Desigur, putem numi rețele neuronale, învățare automată și tot ce are legătură cu ele. Și există motive serioase pentru acest lucru, deoarece rețelele neuronale recent au fost surprinzătoare cu abilitățile lor. Nu numai că rețeaua neuronală poate atrage deja portrete ale oamenilor doar prin vocea lor și „revigorează” portretele lui Dostoievski și Marilyn Monroe, ci poate totuși să arate cum arătați în 20, 30 și chiar 50 de ani! Desigur, toate acestea sunt realizate de mai mult de o rețea neuronală - în lume există multe dezvoltări similare cu care sunt angajați experți în știința datelor.

A învăța să antrenezi rețele neuronale este mult mai ușor decât pare.

Conținutul

• 1 Cum au funcționat rețelele neuronale
• 2 Care sunt rețelele neuronale
• 3 Cum să înveți rețelele neuronale
• 4 Pot învăța să lucrez singur cu rețelele neuronale

Cum au apărut rețelele neuronale

Totul a început cu oamenii de știință care încearcă să apropie principiul.computerul funcționează la modul de gândire al unei persoane. A fost nevoie de zeci de ani de cercetare și, în consecință, a devenit posibilă cu ajutorul rețelelor neuronale - sisteme de computer asamblate din sute, mii sau milioane de celule cerebrale artificiale care pot învăța și acționa pe un principiu extrem de similar cu modul în care funcționează creierul uman.

Desigur, nu se poate spune că o rețea neuronală esteAceasta este o copie artificială exactă a creierului. Este important de menționat că o rețea neuronală este în primul rând o simulare a calculatorului: astfel de rețele sunt create prin programarea calculatoarelor convenționale, în care tranzistorii convenționali combinați în conexiuni logice funcționează în mod tradițional.

Modul în care o rețea neuronală generează noi fotografii

În ce constau rețelele neuronale

O rețea neuronală artificială convențională constă dinzeci, sute, mii sau chiar milioane de neuroni artificiali. Se numesc blocuri - sunt dispuse în straturi, unde fiecare bloc este conectat la cel vecin. Există blocuri de intrare cu care rețeaua neuronală primește informații, iar blocurile de ieșire - sunt doar responsabile de rezultatul procesării.

Când rețeaua află, eșantioane de informații"Fed" la ea prin blocurile de intrare, apoi ajunge la blocurile de ieșire. De exemplu, puteți arăta rețelelor neuronale un număr imens de fotografii cu scaune și mese, explicându-i cât mai mult diferența dintre aceste piese de mobilier. Și apoi cere-i să recunoască obiectul din imagine, care arată dulapul. În funcție de cât de eficient ați antrenat rețeaua neuronală, va încerca să clasifice ceea ce a văzut ca o categorie bazată pe experiența existentă.

Cum să înveți rețelele neuronale

Rețelele neuronale sunt antrenate „prin metoda inversăpropagarea erorilor. " Cu ajutorul său, este posibilă compararea datelor de ieșire cu datele așteptate să fie primite și să se utilizeze diferențele dintre aceste date pentru a face modificări în conexiunea dintre unitățile ocupate în rețea. Cu cât o rețea neuronală învață, cu atât devine mai rapidă pentru a reduce la zero diferența dintre rezultatele dorite și cele reale.

Unul dintre modelele de învățare automată

Odată ce rețeaua neuronală a fost instruităfolosind suficiente exemple, ea ajunge în stadiul în care îi puteți oferi un set complet nou de date de intrare pe care nu le-a văzut niciodată și să-i monitorizeze reacția.

Zonele de utilizare a rețelelor neuronalelimitat. Deci, ei pot căuta imaginea sau pot acționa ca un asistent vocal - aceeași Alice este deja cât mai aproape posibil în comportamentul ei față de o persoană reală. Sau calculați probabilitatea de apariție a bolilor, găsiți tumori în imagini, luptați împotriva fraudatorilor și așa mai departe.

Pot învăța să lucrez singur cu rețelele neuronale

Anterior, o astfel de oportunitate a fost oferită doaroamenii de știință, deoarece evoluțiile din domeniul rețelelor neuronale și ale învățării automate au fost prea „brute”. Dar acum orice companie de tehnologie generează o cantitate imensă de date care trebuie prelucrate pentru a optimiza afacerea și a analiza perspectivele pe baza acesteia. Pentru aceasta și alte sarcini legate de rețelele neuronale și de învățarea automată, avem nevoie de specialiști în Știința Datelor.

Cum să devii una? Este aproape imposibil să o faci singur. Aceasta este o specializare serioasă, care necesită interacțiune cu cei care lucrează deja în acest domeniu. Prin urmare, școala de date SkillFactory deschide un set nou pentru întregul curs de știință a datelor. Ca parte a cursului, profesioniștii din industrie, inclusiv angajații Yandex și NVIDIA, învață complexitatea lucrărilor care nu sunt scrise în manuale.

Toți profesorii sunt specialiști în domeniul științei datelor

Cu acest curs puteți stăpâni știința înlucrul cu date de la zero, chiar dacă nu ai făcut niciodată programare în viața ta. Vă permite să obțineți toate abilitățile necesare unui specialist în Știința Datelor - de la programarea Python, inclusiv studiul aprofundat al Pandasului pentru a analiza datele, până la învățarea automată, învățarea profundă și minarea datelor. Cursul constă în aproximativ 20% din teorie și 80% din practică, deoarece doar cu exemple reale este posibil să deveniți profesioniști în acest domeniu.

Programul de curs este proiectat pentru 12 luni

În procesul de învățare, vă puteți crea propriul dvs.proiecte în domeniul recunoașterii imaginii, NLP și notare. Împreună cu profesorii și mentorii veți înțelege detaliile lucrării și veți obține feedbackul necesar. În plus, SkillFactory ajută la angajare și recomandă stagii la companii mari. De exemplu, absolvenții au ocazia să lucreze la Alfa Bank, Bayer, Henkel, Sberbank și alte organizații de frunte.

După finalizarea instruirii, se eliberează un certificat

Alăturați-vă cursului acum și obțineți 15% reducere pentru instruire în cod promoțional Hi-news (valabil până la 02.15.2020). Setul se va încheia curând, așa că nu este prea mult timp pentru gândire.