15 подписчиков
👌 Привет, друзья! 👋
Сегодня поговорим о собственном слое в нейросети. Это такая персонализация, которая делает работу ИИ ещё более эффективной и полезной для вас.
💡 Что это значит?
Сеть учится на огромном количестве данных, которые мы ей предоставляем. Потом нейросеть выдаёт нам результат, зависящий от этих данных. Но часто этого недостаточно, чтобы модель могла учесть все важные для нас детали. Поэтому мы можем «объяснить» нейросети, как она должна действовать в определённой ситуации.
🔗 Как это работает:
1. Собираем данные для обучения. Мы даём нейросети большой набор данных, на которых она обучается, например, на миллионах изображений.
2. Разделяем данные на две части. Одну часть мы используем для обучения, а другую — для тестирования.
3. Запускаем обучение. Нейросеть учится на данных для обучения.
4. Проверяем точность модели на тестовых данных. Это помогает понять, насколько хорошо модель обучается. Если точность низкая, то модель нужно дообучить на новых данных или изменить способ обучения.
5. Перенастраиваем нейросеть. Мы можем предоставить нейросети дополнительные данные, на которых мы хотим, чтобы она обучалась. Эти данные называются обучающими данными.
Важно помнить, что точные шаги могут отличаться в зависимости от конкретной нейросети и задачи.
Давайте попробуем сделать наш мир лучше вместе с нейросетями! 😊
1 минута
6 мая 2024