Нейронные сети для начинающих. Введение в машинное обучение

1. «Вводное»

2. «Линейный классификатор»

3. «Классический Machine Learning»

4. «Feature engineering»

5. «Нейронная сеть»

6. «Сверточные сети - CNN»

7. «Обучение»

8. «Рекуррентные сети»

9. «Архитектуры CNN: Resnet»

В последние годы нейросетевые модели стали неотъемлемой частью обработки естественного языка (NLP). Они используются для решения широкого спектра задач, включая машинный перевод, анализ настроений, генерацию текста и многие другие. Но как же именно работают нейросети в контексте NLP?

Структура нейросетей

Нейронные сети (нейросети) являются одной из ключевых технологий, лежащих в основе современных систем искусственного интеллекта. В этой статье мы рассмотрим основные принципы работы нейросетей и их применение в различных областях.

Что такое нейросеть?

В последние годы нейросети стали неотъемлемой частью развития технологий и науки. Их применение варьируется от распознавания изображений и обработки естественного языка до создания музыкальных произведений и игр. Если вы хотите начать изучение нейросетей с нуля, следуйте нескольким ключевым шагам.

1. Понимание базовых концепций

И банан от яблока отличит, и речь человеческую распознает, а порой и лучше нас с задачами справится. Чтобы компьютер смог всё это осилить, его нужно обучить и натренировать. А сделать это поможет один из лучших тренеров машинного обучения – deep learning.

Нейросети сейчас в тренде и кажутся явлением исключительно нашего времени, как смартфоны или умная техника. Но на самом деле они появились еще в 1940-е годы и прошли путь от простого перцептрона до современного ИИ, способного справиться с любой задачей. Редакция ZOOM.CNews изучила историю и принцип работы нейросетей.

Машина Тьюринга, известная как "Персептрон" и является одним из простейших видов искусственных нейронных сетей.

Персептрон был разработан в середине 1950-х годов и является одной из первых попыток имитации нейронных сетей в компьютерных программах.

Всё бы ничего, но многие комментаторы опираются на искаженные представления об ИИ, интеллекте и прочем!

И к тому же закрывают глаза на кучу по-настоящему важных деталей.

Если еще не читали, прочитайте предыдущую статью.

В прошлый раз мы создали простой класс нейронной сети, сегодня же сделаем на ее основе эволюционный алгоритм. Сначала придумаем задачу: Нейросеть должна движением платформы удержать мяч.

Среда обучения

Продолжим наше погружение в мир искусственного интеллекта. Сегодня достаточно сложный пост - классификация типов нейросетей и таблица с примерами НС под разные задачи!

— визуально показаны основные виды нейросетей;

— есть немного теории на английском;

— много подсказок по Python для работы с данными и машинным обучением;

— есть несколько инфографик по сложности алгоритмов.

По факту компиляция нескольких разноплановых шпаргалок, но удобно, что всё сразу в одном PDF.

1. Введение в машинное обучение 1. Math refresher for DS

2. Введение в машинное обучение 2. Linear Models (cкрин-каст)

3. Введение в машинное обучение 2. Linear Models

4. Введение в машинное обучение 3. Logistic Regression

5. Введение в машинное обучение 4. SVM, PCA.

#1. Основная идея нейронных сетей

#2. Градиент и оптимизаторы

#3. Нормализация данных

#4. Переобучение

#5. Классификация и полносвязная нейронная сеть

Познавать мир с «Летней школой» можно круглый год. Поэтому сегодня для вас публикуем золотую лекцию «I'm afraid I can't do that, или Почему нейронные сети вообще обучаются». Кстати, лекция носит популярный характер, не содержит в себе ни одной формулы и поэтому интересна любому слушателю.

Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео:

Что такое нейронная сеть из чего она состоит?

Какие задачи можно решать нейронными сетями?

Автор: Владимир Константинов

21 мая 2022 года. Пока появилось свободное время между подготовкой к экзаменам, кружками, тренировками и сном, решил заняться нейронными сетями.

Давайте напишем свою нейронную сеть Python с нуля, без использования нейросетевых фреймворков! Вспомним, как работает инференс в полносвязных слоях в терминах линейной алгебры, научимся имплементировать его на питоне, и решим простую задачу классификации.

План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.

При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.

Продолжаем серию первоклассных иллюстративных курсов 3Blue1Brown (смотрите наши предыдущие обзоры по линейной алгебре и матанализу) курсом по нейронным сетям.

Канал на доступных примерах и простым английским языком объясняет, что такое нейросети и глубокое обучение.

Нейронные сети произвели фурор в  IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.

Нейронные сети. Введение

Лекция 1. Введение в нейронные сети.

Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.

Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.

Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.

Лекция 5. Введение в свёрточные сети.

Лекция 6. Современные CNN архитектуры.

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.

Нейронные сети и глубокое обучение (deep learning)

Глава 1. Что такое нейронная сеть?

Глава 2. Как учатся нейронные сети? Метод градиентного спуска.

Глава 3. Что такое метод обратного распространения ошибки и что он на самом деле делает?

Глава 3. (Приложение) Расчет обратного распространения.

Нейронные сети в машинном обучении

1. Основы нейронных сетей

2. Детали обучения нейронных сетей

3. Библиотеки для глубинного обучения

4. Сверточные нейронные сети

5. Улучшение сходимости нейросетей

6. Архитектуры глубинных сетей

7. Методы оптимизации

Григорий Сапунов (Intento)

Курс начального уровня по программированию глубоких нейронных сетей и глубокому обучению на Python.

1. Введение

2. Искусственные нейронные сети

3. Обучение нейронных сетей

4. Библиотеки глубокого обучения

5. Распознавание рукописных цифр

6. Анализ качества обучения нейронной сети