Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Нейронные сети — это мощный инструмент машинного обучения
Нейронные сети — это мощный инструмент машинного обучения, который нашел широкое применение во многих областях, начиная от обработки изображений и распознавания речи, заканчивая робототехникой и медицинской диагностикой. В последние годы одной из наиболее эффективных архитектур нейронных сетей является сверточная нейронная сеть, или CNN. Однако, в последнее время все большей популярностью пользуется другая архитектура нейронной сети — нейронная сеть второго порядка, или нейронная сеть второго уровня, или NN2. NN2 - это архитектура нейронных сетей, которая была предложена в 2014 году. Эта архитектура...
"От CNN до LSTM: Путеводитель по типам нейронных сетей для успешного машинного обучения"
Нейронные сети - это компьютерные модели, разработанные на основе функционирования человеческого мозга. Они используются для решения различных задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, распознавание образов и другие. Существует несколько разных типов нейронных сетей, каждый из которых имеет свои особенности и применения. Каждый из этих типов нейронных сетей имеет свои преимущества и ограничения, и выбор определенного типа зависит от конкретной задачи и данных, с которыми нужно работать...