Обучение нейронной сети и использование методов обучения

Хотите научиться создавать эффективные нейронные сети, способные решать самые разнообразные задачи? Тогда эта лекция для вас! 📌 Основные темы: Типы обучения нейронных сетей: с учителем, без учителя и с подкреплением. Методы оптимизации: градиентный спуск, Adam, RMSprop и другие. Регуляризация: предотвращение переобучения и повышение устойчивости модели. Функции активации: ReLU, Tanh, Sigmoid и их влияние на производительность. Инициализация весов: почему важна и как выбирать правильные значения. Гиперпараметры: настройка параметров для оптимальной производительности. ✅ Зачем смотреть:Эта лекция даст вам глубокое понимание принципов работы нейронных сетей и позволит грамотно подходить к проектированию моделей. Будут рассмотрены реальные примеры из практики, такие как распознавание изображений, обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов. 👉 Что вы узнаете: Как выбрать подходящий тип обучения для вашей задачи. Какие методы оптимизации ускорить обучение и повысить точность. Зачем нужна регуляризация и как избежать переобучения. Как подобрать оптимальные гиперпараметры для максимальной производительности.