Мы все чаще слышим про то, как нейронки прокачивают камеры наших смартфонов, да и не только камеры - голосовые ассистенты, также они уже пишут музыку и рисуют картины, кто-то это называет ИИ, а еще есть машинное обучение и глубокое обучение! Признайтесь, вы тоже до сих пор не улавливаете разницы между всеми этими понятиями. Это не дело в двадцать первом-то веке! Чем же они отличаются друг от друга? И кто из них будущий SkyNet, Altron или Jarvis? Сейчас мы разложим все по полочкам. Перед тем как погрузиться...

Обучение нейросетей - это процесс обучения компьютерной модели на основе данных, который позволяет ей делать прогнозы или принимать решения на основе новых данных. Нейросети состоят из множества нейронов, которые работают вместе, чтобы обрабатывать информацию и принимать решения. Чтобы обучить нейросеть, нужно сначала определить архитектуру нейросети, выбрать функцию ошибки, оптимизатор и метод обучения. Архитектура нейросети определяет, как нейроны взаимодействуют друг с другом и как информация передается через сеть...

Наконец-то, нашлось время и возникло желание продолжить авторское объяснение основ нейронных сетей. На чём всё базируется. Как набор железок, по которым циркулирует электрический ток, генерирует вполне осмысленные и превосходящие человеческие по точности расчёты, прогнозы и результаты? Отставлю в сторону лирические отступления и отходы от темы. Но для сохранения логики, прорезюмирую то, о чём писал ранее. Нейронные сети: основная сюжетная линия Думаю, сейчас мало у кого остались сомнения в том, что эпоха нейронных сетей уже наступила...