Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки | #4 нейросети на Python

[@jonnash1683]

Этот парень просто красавчик! Спасибо тебе большое! В ВУЗе не преподают НС, хоть тут учусь.

[@KroshkaLeeroy]

Просто восхитительно, настолько просто и понятно преподносить информацию, сколько же часов и месяцев нужно было потратить на ее понимание сортировку и перефразирование. Волшебный курс, спасибо огромное за такое подробное и хорошее объяснение, как вся эта магия работает.

[@Ghost_Paladin]

Вы лучший учитель! Спасибо Вам!

[@dubinin_s]

Приятно слушать, Вы явно где-то преподаете.

[@selfedu_rus]

именно так, зрите в корень )

[@andreyfedorenko191]

@@selfedu_rus а если не секрет где?

[@ВладимирГорев-э3ч]

У вас шикарные видео. Хоть и разбирался в работе алгоритма back propagation по вашему коду часа 2-3 )

[@sad_picturist]

спасибо, думала, что в моей нейронке что-то не так с алгоритмом, оказалось, что нужно просто нормировать данные

[@АлексейБаринов-ь5н]

Очень хорошая серия уроков

[@СарматПересветов]

большое спасибо за уроки!

[@sergeimerekin8193]

Супер! Отличная серия уроков, спасибо!

[@Alex_chist]

Отличные уроки! Большое спасибо!

[@oleksiipatsiuk4429]

Очень толковые рекомендации!

[@rpuropu]

Товарищ редактор текстов, будь здоров!)

[@Antimurr]

шикарно

[@egerb5295]

Есть лишь 2 проблемы в данных уроках - сильная взаимосвязь между уроками и отсутствие передовых направлений (например, datashift set). Желаю вам дальнейших успехов и развития в более углубленных сферах науки. За нужными статьями - обращайтесь в лс

[@kenanhuseynli7368]

Спс

[@zoryana7603]

я новичок в дата сайнс подскажите какие темы стоит параллельно изучать в купе с этими уроками по нс?

[@86Blind]

Супер !!!!!

[@Dmitrii-Zhinzhilov]

Благодарю!! 👍🔥

[@13векпосле14]

а есть где-то текстовые варианты конспектов? чтобы можно было если что заглянуть, если забыл?

[@zoepetrovskaya1772]

Спасибо.

[@osvab000]

Первый, спасибо за урок

[@SuperWolchara]

Вот это годнота!

[@ШамильЗиганшин-в8о]

Для стандартизации можно использовать z преобразование? (X(I) - X(средний))/√(D(Дисперсия))

[@selfedu_rus]

Здесь строгих правил нет, все зависит от задачи, эрудиции и фантазии разработчика.

[@ШамильЗиганшин-в8о]

@@selfedu_rus спасибо

[@from_spb]

6:43 извините, вопрос, стандартизируем или все-таки нормализуем значения? Похоже на нормализацию.

[@selfedu_rus]

Наверно, все же стандартизируем, т.к. бывают последовательности сложных зависимостей и разработчик сам решает, как их лучше видоизменить для ускорения обучения НС.

[@Smit_Anders]

Рекомендуется для начала выполнить нормализацию, а после выполнить стандартизацию

[@YbisZX]

@@selfedu_rusВ русском тут каша с терминологий: нормировка, нормирование, нормализация, стандартизация. Лучше по англоязычным источникам ориентироваться. Там нормализацией (normalization) называется приведение вектора к норме, например деление на корень из суммы квадратов или на сумму модулей - так ограничивается длина вектора параметров. А по одному признаку из разных образов выборки делается масштабирование (scaling) - основные варианты: мин-макс (x - x_min)/(x_max - x_min) или стандартизация (x - x_mean)/x_std.

[@RandomnieBukvi]

4:43 А где эти ссылки? В описании и комментариях нет

[@selfedu_rus]

kzbin.info/www/bejne/rnXTlmyBob6db7M

[@vitalica74]

А как можно с помощью нейросети скопировать какую-нибудь систему поведения? Ведь по идее, сеть более внимательная к мелочам, чем человек.

[@selfedu_rus]

Это глобальный вопрос, над которым сейчас бьются ученые мира! ))

[@kenanhuseynli7368]

Эм извините а как все таки это в ide записать я непонимаю

[@monacci]

6+ )))

[@xrrrx1528]

вы говорите что без базовой математической подготовки и знаний основных моментов тут никуда. а что посоветуете перед вашим курсом изучить? что бы всё это понимать.

[@selfedu_rus]

Теория вероятностей, мат. статистика, векторы + матрицы, дифференцирование, градиентный спуск, марковские последовательности. Это только для моего, а вообще для понимания НС нужно хорошо знать высшую математику + цифровая обработка сигналов. (Это минимум).

[@xrrrx1528]

@@selfedu_rus а есть курсы в интернете которые вы бы порекомендовали для того что бы этому всему обучиться?

[@vvv228]

@@xrrrx1528 есть на канале. Чекай плейлисты

[@Ваня-ш4ф]

Здравствуйте. Подскажите, как правильно проводить нормализацию выборкам трехмерным координатам, где одна координата всегда около ноля а вторые две вплоть до 6го порядка.

[@AirDrug]

@@Ваня-ш4ф получается практически плоскость. каждую координату по своему мин-макс наверно надо нормировать, чтобы получаалось более менее равномерное распределение входных данных.

[@desky4748]

6+

[@KMiNT21]

Нормировать? В сетИ обычно говорят "нормализовать". :) Видимо, так проще всего мозгу, ведь в англоязычном интернете это "normalization". Кстати, про "сЕтИ". Хоть тут и спорят про ударение, но чисто логически -- если ударение на первый слог, то без контекста это всегда множественное число (сЕти). А если на второй, то это однозначно единственное число и какой-то падеж. Соотвественно, безусловное использование слова с ударением на первый слог повышает E (энтропию), заставляя каждый раз точнее распознавать контекст. А использование "сЕти" для множ. и "сетИ" для ед. ч., в свою очередь, наоборот Information Gain. :) Ну да ладно, кому как нравится. :) Возможно, это лишь для меня как удары в гонг, от которых аж подвисаю. :) А, кстати, про "биос/биас". :) Лучше таки использовать правильное произношение, а то люди ж запомнят, а потом не распознают это слово от других людей. Правильно оно звучит примерно так: баяс/байас /ˈbaɪ.əs/ . Т.е. не БИ в начале, а БАЙ.

[@radmif]

а нужно ли стандартизировать отклики?

[@selfedu_rus]

Смотря какая функция активации на выходных нейронах. Если softmax или сигмоида, то выходы будут от 0 до 1, при гиперболическом тангенсе - [-1; 1] при линейной - любые числа. Все зависит от конкретной задачи.

[@iglstivens]

Посмотрев 4 видео и когда вы показываете код, я ничего не понимаю, вот и думаю где у меня пробел. Я новичок в Python, успел изучить основы языка, ООП, немного numpy, немного pandas, а вот сейчас начал смотреть ваши видео. Подскажите пожалуйста что еще необходимо посмотреть перед этим курсом, что бы было более понятно что тут происходит?

[@selfedu_rus]

Основы Python и ООП Python, математика, numpy. Если это хорошо известно, то должно быть понято.

[@iglstivens]

@@selfedu_rus когда вы начинаете писать код, рассказываете, это мы модель тренируем, это мы модель проверяем и используете различные методы, вот они и не понятны, что можно посмотреть дополнительно и где рассказывается о создании своей нейросети, как я понимаю у меня в этом пробел, я не совсем понимаю это

[@selfedu_rus]

@@iglstivens Есть курс по Tensorflow + Keras на этом же канале. Там подробнее все это объясняется.

[@iglstivens]

@@selfedu_rus т.е лучше сперва пройти курс по Tensorflow а потом пройти этот?

[@selfedu_rus]

@@iglstivens Каждый решает сам, как удобнее. Эти курсы пересекаются. Попробуйте этот пройти, пусть с пробелами, потом же можно вернуться и посмотреть снова.

[@torbokovsanat]

+

[@КрейсерАврора-э4ь]

+++

[@evgzhu8558]

5+

[@azizbeknurmatov9823]

ВЕДЬ человеку не надо для того чтобы отличать женшену он мужчины смотреть на 5 милион людей

[@selfedu_rus]

мы наследуем уже обученный мозг, потом только немного доводим и все

[@alex_step_]

Не всегда так. 😊 Я помню в далёком детстве не понимал, почему некоторые дяди очень похожи на тётю. Я тогда имел ввиду только причёску. Но когда мне было уже за 20 и я по телеку увидел "тётю" с бородой. Я чуть не получил "перелом мозгов". 😂