ПОГРУЖЕНИЕ В НЕЙРОСЕТИ: СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ НА PYTHON
Нейросети — это современный инструмент для решения задач, имитирующий работу нашего мозга. Python, с его простотой и мощными библиотеками, стоит в авангарде технологий машинного обучения.
УСТАНОВКА ИНСТРУМЕНТОВ
Первым делом убедитесь, что у вас установлена последняя версия Python. Затем установите необходимые библиотеки командой:
pip install numpy pandas tensorflow keras
ПРОСТАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Вы можете создать нейросеть с нуля, не прибегая к библиотекам.
🛠 С помощью информации из Neurohive написание такой сети становится доступным.
СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ
Импортируйте библиотеки:
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
Создайте модель:
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
Обучите модель используя обучающие данные.
ОЦЕНКА МОДЕЛИ
После завершения обучения проверьте её точность с помощью матрицы ошибок:
accuracy = model.evaluate(X_test_scaled, y_test)
РЕАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ
Исследуйте примеры, такие как распознавание рукописных цифр с набором данных MNIST.
📊 Мы также можем применить рекуррентные нейросети для генерации текста.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Чтобы углубить свои знания, посмотрите видеоуроки на YouTube и читайте статьи на Dzen и Skypro.
📚Этот пост станет путеводителем для новичков в создании нейронной сети на Python.
🌟#Нейросети #Python #МашинноеОбучение #ИскусственныйИнтеллект #IT
🔔 ПОДПИСАТЬСЯ | ЧАТ ПРОГРАММИСТЫ | UMA