Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу биологических нервных сетей. Они состоят из множества элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу по связям. Нейронные сети способны обучаться на данных и решать различные задачи, такие как распознавание образов, прогнозирование, управление и т.д. Существует много видов нейронных сетей, которые отличаются по архитектуре, функции активации, алгоритму обучения и области применения...

Дата саентисты, работающие с нейросетями, часто сталкиваются с недостатком данных для обучения. Классический выход из положения — провести transfer learning при помощи finetuning — обладает досадным свойством катастрофического забывания. На demo-занятии OTUS 24 августа вы разберете метод перемежающейся тренировки, позволяющий избежать переобучения на маленьком датасете. Вебинар проведет Дмитрий Хизбуллин, тимлид в исследовательском центре Huawei. Это возможность познакомиться с преподавателем и материалам онлайн-курса «Deep Learning...