ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:04 Создание нейронной сети • Обсуждение вопросов по реализации нейронных сетей и их практическому применению. • Создание полносвязанной сети с 25 нейронами и функцией активации софтмакс. 06:16 Обучение и тестирование сети • Использование функции categorical cross entropy для обучения сети. • Тестирование сети на примере классификации изображений одежды. • Проверка предсказаний сети на реальных изображениях и сравнение с реальными классами. 13:06 Возможности нейронных сетей • Нейронные сети могут предсказывать классы, которые не были обучены, но могут выдавать бредовые ответы на неизвестные объекты. • Нейронные сети могут быть использованы для комбинирования старых идей и создания новых комбинаций. 15:00 Модификация нейронной сети • В видео обсуждается возможность модификации нейронной сети, включая изменение количества нейронов, слоев и параметров. • Показано, что добавление большего количества нейронов и слоев может привести к более быстрому росту качества сети, но также может вызвать переобучение. 18:16 Валидация и обучение • Обсуждается использование валидации для контроля качества обучения и предотвращения переобучения. • Показано, как можно использовать валидацию для определения момента, когда сеть начинает переобучаться. 23:01 Модификация архитектуры сети • В видео демонстрируется, как можно модифицировать архитектуру сети, добавляя новые слои и функции. • Обсуждается, как это может помочь в решении проблемы переобучения и равномерного распределения весов. 27:26 Сохранение и загрузка модели • В видео объясняется, как сохранить и загрузить модель нейронной сети, используя расширение файла. • Обсуждаются различные способы сохранения и загрузки моделей, включая использование собственного расширения файла. 29:01 Обучение нейронной сети • В видео обсуждается процесс обучения нейронной сети с использованием двух колбеков: раннего останова и редсер Ле Рей. • Ранний останов позволяет остановить обучение, если качество не улучшается в течение определенного количества эпох. • Редсер Ле Рей уменьшает шаг обучения, если качество не улучшается. 40:52 Модификация сетки • В видео демонстрируется, как можно модифицировать сетку, чтобы внедрить между инпутами слои для изменения данных. • Это позволяет создавать свои собственные преобразования входных данных и передавать их в скрытые слои нейронной сети. 44:35 Использование нормализации и колбеков • В видео обсуждается использование нормализации и колбеков в обучении нейронных сетей. • Нормализация позволяет улучшить качество обучения и избежать проблем с переобучением. • Колбеки позволяют отслеживать прогресс обучения и сохранять лучшие результаты. 47:24 Использование Model и plot Model • В видео объясняется, как использовать объект Model для создания и обучения нейронных сетей. • Plot Model позволяет визуализировать структуру модели и контролировать процесс обучения. 55:46 Автоматизация создания моделей • В видео демонстрируется, как создать функцию для создания и обучения нейронных сетей с использованием цикла и колбеков. • Это позволяет упростить процесс создания и модификации моделей. 58:19 Создание нейронных сетей • Автор обсуждает использование инструментария для создания нейронных сетей, который позволяет гибко создавать сети и использовать их для решения различных задач. • Он рекомендует посмотреть на GitHub для получения дополнительной информации о стандартных архитектурах и их использовании. 01:02:19 Кластеризация и NLP • Автор обсуждает задачу кластеризации и использования NLP для выделения кластеров в наборе данных. • Он подчеркивает, что важно проверить, насколько хорошо данные распределяются по кластерам, и рекомендует использовать дополнительную информацию для облегчения задачи. 01:07:10 Регрессия и производные • Автор объясняет, почему в случае регрессии используется алгоритм, который вычитает градиент из весов, а не прибавляет его. • Он объясняет, что это связано с тем, что производная от функции регрессии содержит только один вес, а остальные считаются константами.