Нейронные сети

Нейронные сети — это мощный инструмент машинного обучения, который позволяет компьютерам решать сложные задачи на основе обработки больших объемов данных. В этом разделе вы найдете полезную информацию о принципах работы, архитектуре, обучении и практическом применении нейросетей в различных сферах — от компьютерного зрения до обработки естественного языка.

Здесь вы познакомитесь с основными типами нейронных сетей — сверточными, рекуррентными, сетями на основе трансформеров и другими. Узнаете, как устроены такие популярные архитектуры, как ResNet, BERT, GPT-3. Получите представление об алгоритмах обучения нейросетей — обратном распространении ошибки, оптимизаторах, регуляризации.

В разделе рассмотрены кейсы применения нейронных сетей в компьютерном зрении для распознавания изображений и объектов, в обработке естественного языка для машинного перевода и поиска информации, в рекомендательных системах для предсказания предпочтений пользователей.

Отдельное внимание уделено возможностям оптимизации производительности нейросетей с использованием графических процессоров, облачных решений, а также специализированных нейрочипов.

Раздел содержит обзор популярных фреймворков и библиотек для разработки нейронных сетей — TensorFlow, Keras, PyTorch. Даны рекомендации для выбора платформы в зависимости от задач и опыта разработчика.

В целом, материалы раздела позволят получить хорошее представление о возможностях технологии нейронных сетей и освоить базовые навыки для применения глубокого обучения в решении практических задач.