При использовании нейронных сетей, особенно в задачах машинного обучения, часто требуется работать с большими объемами данных. Такие данные могут содержать миллионы или даже миллиарды объектов, и обработка их может потребовать значительных вычислительных ресурсов и определенных техник. Вот несколько советов по работе с большими объемами данных при использовании нейронных сетей: Еще одним способом улучшения работы с большими объемами данных является распараллеливание вычислений. Нейронные сети могут...

Рассмотрим возможности создания искусственных наборов данных с заданными свойствами для задач классификации. Как и датасеты для кластеризации их можно получить специальной функцией библиотеки Scikit-learn - make_classification. Она имеет следующие параметры: n_samples - количество точек данных; n_classes - количество классов; n_features - число признаков разных типов, количество каждого из которых задается параметрами: n_informative - информативные, n_redundant - производные (линейные комбинации информативных), n_repeated - повторяющиеся...