Ad banner
Ad banner

Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)

Машинное обучение представляет собой новую парадигму программирования, где вместо явного задания правил на таком …

(Visited 43 times, 1 visits today)

You Might Be Interested In

Комментарии (29)

  1. Большое спасибо! Отличная лекция, коротко и по существу. Заголовок немного кликбейтный, но содржание супер, именно такую подачу информации я и искал. Плюс код с комментариями. Молодцы! Иду дальше))

  2. Я никогда не сталкивался с программированием и я не понял вообще ни-че-го. А говорят этому учат с нуля.. С какого нуля? Есть ноль ниже нуля?)

  3. Ребята подскажите пожалуйста, изучаю Питон, хотел вначале бэкендом заняться но последнее время машинное обучение нравится. Посмоветуйте, может после основ програмирования сразу перейти на изучение машинного обучения? это будет правильной стратегией? спасибо

  4. Процесс обучения подразумевает осознанный процесс получения обучаемым от учителя конкретной информации с необходимым пояснением. Обучаемый в процессе обучения усваивает навыки анализа конкретной информации. То есть настоящий процесс обучения имеет когнитивный характер. Искусственные нейронные сети (ИНС) это технология получения (построения) предсказательных моделей путем обработки наборов статистических данных с ответами для выявления в них (не математическими методами, приемами) внутренних зависимостей параметров, описывающих эти данные, и оценки их информативности, чтобы в дальнейшем для новых исходных данных с таким же набором параметров получить правильный ответ.
    Принципиальной особенностью такой модели является то, что она НЕ СПОСОБНА пояснить (объяснить) выдаваемый ей результат (ответ): почему и как получен такой, а не другой.
    Поэтому процесс построения такого рода предсказательных моделей не корректно соотносить с процессом обучения, даже если это относится и к компьютеру.
    Для этого существуют другие технологии которые ближе к процессу обучения, например, экспертные системы работающие на основе баз знаний и обладающие интеллектуальной объяснительной способностью при получения ими конкретного результата (ответа).

  5. Я так понимаю, это для тех, кто уже разбирается в программировании а не для полных нулей? Ато я даже не понял вот эту штуку с Х и У

  6. Немного непонятно, если мы делаем нейронную сеть разве это не глубокое обучение? где эта грань между машинным и глубоким обучением?

  7. import tensorflow as tf

    import numpy as np

    from tensorflow import keras

    model = keras.Sequential([keras,layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])

    model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

    xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], dtype=float)

    ys = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0, 11.0], dtype=float)

    model.fit(xs, ys, epochs=500)

    print(model.predict([10.0]))

    TypeError Traceback (most recent call last)

    <ipython-input-3-8d444eca525e> in <module>()

    5 from tensorflow.keras import layers

    6

    —-> 7 model = keras.Sequential([keras,layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])

    8 model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

    9

    2 frames

    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/sequential.py in add(self, layer)

    176 layer = functional.ModuleWrapper(layer)

    177 else:

    –> 178 raise TypeError('The added layer must be an instance of class Layer. '

    179 f'Received: layer={layer} of type {type(layer)}.')

    180

    TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Received: layer=<module 'tensorflow.keras' from '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/api/_v2/keras/__init__.py'> of type <class 'module'>.

    в чём ошибка?

  8. Вы думаете, что это значение 19? )))) Кто ещё так думает? Я например думал, что оно 18.9998. Весёлый парень.

Post A Comment For The Creator: TensorFlow

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *