НЕЙРОСЕТЬ: просто о сложном! Создание нейронной сети на Python

• Машинное обучение и нейронные сети используются повсеместно в повседневной жизни.  

• Примеры: голосовые помощники, сайты, соцсети, машины, переводчики.  

• Несмотря на широкое распространение, многие не понимают, как они работают.  

• Концепция ИИ появилась в 1956 году.  

• Первый крупный прорыв: программа Deep Blue обыграла Гарри Каспарова в шахматы в 1996 году.  

• В 2016 году AlphaGo от Google обыграла Ли Седоля в го.  

• Машинное обучение обучает нейронные сети распознавать данные.  

• Глубокое обучение — подмножество машинного обучения, требующее больших массивов данных.  

• После обучения нейронные сети могут решать задачи самостоятельно.  

• Нейронные сети могут классифицировать объекты по их характеристикам.  

• Пример: классификация автомобилей по описанию.  

• Нейроны объединяются в слои для решения сложных задач.  

• Python — популярный язык для создания ИИ.  

• Использование библиотеки NumPy для математических функций.  

• Пример кода для создания и обучения нейронной сети.  

• Процесс обучения включает множество циклов и проверку результатов.  

• Нейронная сеть обучается на основе данных и улучшает свои результаты.  

• Пример выполнения программы и анализ результатов.  

• Обученная нейронная сеть может предсказывать результаты на основе новых данных.  

• Пример: передача нового списка для проверки работы сети.  

• Нейронная сеть адаптируется к новым данным и улучшает свои результаты.  

• Запуск программы показывает, что данные приближены к нулю.  

• Установка других данных возвращает число, приближенное к единице.  

• Нестандартные данные приводят к результату 0.4, показывая, что программа понимает, к какому числу относится список.  

• Пример примитивный, но показывает суть нейронных сетей.  

• Созданы два слоя: первый с четырьмя нейронами и второй с выходными данными.  

• В реальных нейронных сетях и искусственном интеллекте слоев гораздо больше.  

• На основе полученных знаний можно создавать собственные нейронные сети.  

• Видео завершено, автор надеется, что оно было полезным.  

• Призыв ставить лайки, подписываться на канал и следить за соцсетями.