Руководство по созданию нейросетей на основе программных библиотек Python, TensorFlow и Keras Нейросети — это математические модели, которые имитируют работу нейронов в мозге и способны обучаться на данных и решать различные задачи. Нейросети состоят из слоев нейронов, которые соединены весами и смещениями и имеют функции активации, определяющие выход каждого нейрона. Нейросети можно обучать с помощью алгоритмов оптимизации, которые подбирают оптимальные значения весов и смещений для минимизации функции потерь...

Искусственные нейросети стали неотъемлемой частью современного мира данных. На Python, благодаря библиотекам, таким как TensorFlow и Keras, создание нейросети стало гораздо проще. Давайте рассмотрим, как создать базовую нейросеть на Python! 1. Установка необходимых библиотек Перед началом работы убедитесь, что у вас установлены tensorflow и keras. pip install tensorflow keras 2. Импортирование библиотек import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense 3. Подготовка данных Допустим, у нас есть простой датасет для бинарной классификации: # Входные данные X = np...