Data Science. Уровень 3: Нейронные сети [МГТУ]
Нейронные сети – это математические модели и их программное воплощение.
Нейронная сеть имитирует структуру и свойства организации нервной системы живых организмов и позволяет решать задачи с заданным алгоритмом и формулами, учитывая прошлый опыт. Это обучаемая система.
Основная идея использования нейросетей – решение сложных задач, для которых стоит лишь задать некоторый критерий качества, который будет минимизирован или оптимизирован. Нейронная сеть способна обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью теоретических или эмпирических алгоритмов.
ВВЕДЕНИЕ В БИБЛИОТЕКУ KERAS
АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: DENSE СЛОИ (ПОЛНОСВЯЗНЫЕ)
АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: CONV СЛОИ (СВЕРТОЧНЫЕ)
АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: МЕТРИКИ И ФУНКЦИИ ПОТЕРЬ. ПРОБЛЕМА ПЕРЕОБУЧЕНИЯ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: КЛАССИФИКАЦИЯ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: РЕГРЕССИЯ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ОБРАБОТКА АУДИО ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ВНЕДРЕНИЕ В PRODUCTION
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И ВНЕДРЕНИЕ В PRODUCTION
Проджаник
Нейронные сети – это математические модели и их программное воплощение.
Нейронная сеть имитирует структуру и свойства организации нервной системы живых организмов и позволяет решать задачи с заданным алгоритмом и формулами, учитывая прошлый опыт. Это обучаемая система.
Основная идея использования нейросетей – решение сложных задач, для которых стоит лишь задать некоторый критерий качества, который будет минимизирован или оптимизирован. Нейронная сеть способна обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью теоретических или эмпирических алгоритмов.
ВВЕДЕНИЕ В БИБЛИОТЕКУ KERAS
АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: DENSE СЛОИ (ПОЛНОСВЯЗНЫЕ)
АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: CONV СЛОИ (СВЕРТОЧНЫЕ)
АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: МЕТРИКИ И ФУНКЦИИ ПОТЕРЬ. ПРОБЛЕМА ПЕРЕОБУЧЕНИЯ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: КЛАССИФИКАЦИЯ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: РЕГРЕССИЯ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ОБРАБОТКА АУДИО ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ВНЕДРЕНИЕ В PRODUCTION
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И ВНЕДРЕНИЕ В PRODUCTION
Проджаник
https://edu.bmstu.ru/napravleniya-obucheniya/analitika-i-data-science/data-science-uroven-3-neyronnye-seti/