• XSS.stack #1 – первый литературный журнал от юзеров форума

Мануал/Книга Книга по нейронкам.

Replica

RAM
Пользователь
Регистрация
23.10.2020
Сообщения
100
Реакции
52
Автор: Тарик Рашид
Название: Создём нейронную сеть
Язык: русский
Формат: PDF

Книга, для тех, кто решил заняться искусственным интеллектом и хочет понять, как все устроено под капотом нейронной сети.

 
Для тех, кто хочет заняться мл и ии, я бы рекомендовал для начала изучить базовые алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, градиентный бустинг, потом попробовать разобрать перцептрон.
 
Для тех, кто хочет заняться мл и ии, я бы рекомендовал для начала изучить базовые алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, градиентный бустинг, потом попробовать разобрать перцептрон.
Это, конечно, хорошо, но если сразу начать копать, то вышеперечисленное может отпугнуть новичка, проще хотя бы чуть-чуть что-то узнать, чтобы заинтересоваться и только потом копать в алгоритмы и т.д.
(Просто моё мнение, с ним, конечно, могут не соглашаться.)
 
Пожалуйста, обратите внимание, что пользователь заблокирован
На самом деле в машинном обучении без существенных знаний в статистике особо делать нечего.
 
Это, конечно, хорошо, но если сразу начать копать, то вышеперечисленное может отпугнуть новичка, проще хотя бы чуть-чуть что-то узнать, чтобы заинтересоваться и только потом копать в алгоритмы и т.д.
(Просто моё мнение, с ним, конечно, могут не соглашаться.)
Как раз таки новичку логичнее начать с основ мл, например решающие деревья вполне могут показать следствия своего решения, а нейросети это уже следующий этап - это чёрный ящик. И да, как выше заметили, без выплата сложнее в тему входить, хотя и вполне и реально.
 
то вышеперечисленное может отпугнуть новичка

обоже... нафиг вообще париться на предмет того отпугнет ли там что-то где-то какого-то новичка или не отпугнет?! зачем разводить это детский сад с соплями?!
 
Пожалуйста, обратите внимание, что пользователь заблокирован
Основное, что надо знать про нейронные сети и анализ данных, это то, что данные решают. Если у вас есть большой объем данных, реально большой, даже простые статистические методы дадут пиздатый результат. И наоборот, если данных маловато, ни одна самая продвинутая нейронка не поможет.
 
Неразмеченные данные это шум.. тупо шум. Разметить их это уже само по себе круто, выделить в них фичи это второй основной момент. Дальше дело за алгоритмом. Ну и да, не верю я в автомл.
 


Напишите ответ...
  • Вставить:
Прикрепить файлы
Верх