КУРС ЛЕКЦИЯ ПОСВЯЩЁННЫЙ AI

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) - это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и пониманием естественного человеческого языка. В этой статье мы рассмотрим основы NLP и его ключевые концепции с примерами. 1. Токенизация: Токенизация - это процесс разделения текста на отдельные слова или токены. Например, предложение "Привет, как дела?" будет разделено на токены: "Привет", ",", "как", "дела", "?". Пример: Output: ['Привет', ',', 'как', 'дела', '?'] 2...

Обработка естественного языка Одной из важных областей искусственного интеллекта является обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Именно NLP открывает широкие возможности для применения в различных сферах, поскольку занимается не только анализом, но и пониманием естественного человеческого языка. Токенизация – это ключевой процесс в NLP, неотъемлемая часть работы с текстом. Он заключается в разделении текста на отдельные слова или токены, что становится отправной точкой для более глубокого анализа синтаксиса и семантики предложения...

Нейронные сети являются ключевым инструментом в области глубокого обучения и находят применение в самых разнообразных сферах, начиная от компьютерного зрения и обработки естественного языка и заканчивая медициной и финансами. Давайте поговорим о сверточных нейронных сетях (CNN), одной из самых популярных архитектур. Эти сети широко используются в обработке изображений и видео, благодаря своей способности выявлять различные признаки на изображениях, такие как грани, текстуры и формы. Состоящие из...

Искусственные нейронные сети (ИНС) играют ключевую роль в глубоком обучении, что является особым методом машинного обучения, который позволяет моделям извлекать сложные закономерности из данных. В этой статье мы рассмотрим, что такое искусственные нейронные сети, как они используются в глубоком обучении, и приведем примеры их применения в различных областях. Что такое искусственные нейронные сети? Искусственные нейронные сети (ИНС) — это как бы компьютерная имитация работы нервной системы человека...

Отличия от классического машинного обучения: Архитектура моделей В классическом машинном обучении часто используются простые модели, такие как линейная регрессия или деревья решений, которые обычно имеют ограниченное количество слоев или параметров. В глубоком обучении применяются глубокие нейронные сети с множеством слоев, позволяющие моделям обучаться на сложных иерархических представлениях данных. Извлечение признаков В классическом машинном обучении признаки обычно предварительно извлекаются из данных и вручную выбираются экспертом...

Глубокое обучение искусственного интеллекта. Глубокое обучение - это термин, который всё чаще звучит в контексте искусственного интеллекта и анализа данных. Но что же на самом деле подразумевается под этим термином, и какие тайны он скрывает? 1. Основы глубокого обучения: На самом базовом уровне глубокое обучение представляет собой подход к машинному обучению, который использует нейронные сети с множеством слоев (отсюда и название "глубокое"), чтобы извлекать сложные закономерности из данных. В отличие...