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