Your AI powered learning assistant

AI4MMR - Лекция 4 - Глубокое обучение и его приложения

Основы машинного обучения и линейной регрессии В лекции обсуждается глубокое обучение и его применение с акцентом на нейронные сети. В ней объясняется фундаментальная идея машинного обучения, основанная на анализе данных, в частности, на примере линейной регрессии.

Обучающие программы по машинному обучению Прогнозы машинного обучения основаны на анализе взаимосвязей между входными (X) и выходными (Y) данными с помощью матричных операций. Обучающие программы направлены на минимизацию ошибок прогнозирования путем итеративной настройки параметров с использованием градиентного спуска.

Введение в логистическую регрессию Логистическая регрессия - это более сложная версия линейной регрессии, в которой входные данные классифицируются в бинарные результаты на основе изученных особенностей в процессе обучения.

Роль CNNS в обработке изображений Сверточные нейронные сети (CNN) играют решающую роль в задачах обработки изображений благодаря своей способности эффективно извлекать иерархические объекты с помощью операций свертки с фильтрами, применяемыми по нескольким каналам.

Операции ядра и функции активации CNN используют ядра для выделения признаков в каждом канале независимо, прежде чем объединять результаты со смещениями во время активации функций, таких как ReLU или Sigmoid, для обеспечения нелинейности.

Обработка изображений в нейронных сетях Нейронные сети обрабатывают изображения с помощью множества фильтров, чтобы выделить такие элементы, как горизонтальные и вертикальные линии. Чем глубже сеть, тем больше карт объектов она генерирует в процессе обучения.

Процесс обучения нейронных сетей Обучение нейронной сети включает в себя настройку таких параметров, как веса и смещения, с использованием обратного распространения, чтобы свести к минимуму ошибки между прогнозируемыми и фактическими результатами.

Увеличение объема данных для улучшения обучения Методы увеличения объема данных, такие как переворачивание, ротация или добавление шума к изображениям, могут увеличить размер набора данных для улучшения результатов обучения при ограниченном количестве данных.

Предотвращение переобучения нейронных сетей Методы регуляризации помогают предотвратить переобучение, вводя ограничения на значения параметров во время обучения для повышения эффективности обобщения.

Повышение надежности модели за счет отсева Отсев - это метод, используемый во время обучения, при котором нейроны случайным образом отсеиваются на каждой итерации на основе заданной вероятности для повышения надежности модели.

Эффективность за счет Передачи Знаний Трансферное обучение позволяет передавать знания предварительно подготовленных моделей из одной задачи/предметной области в другую, экономя время и ресурсы, необходимые для интенсивной переподготовки.