ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:05 Введение в нейронные сети • Обсуждение основных концепций нейронных сетей, включая одиночный нейрон, функции активации, типы входных и выходных данных, и типы нейронных сетей. • Упоминается, что нейронная сеть может решать сложные задачи, такие как аппроксимация функций, благодаря объединению нейронов в сеть. 06:45 Функция активации и порог • Рассматривается функция активации, которая может быть использована для решения логических задач, таких как “и“ или “или“. • Обсуждается, как порог может быть использован для изменения поведения нейрона и решения задач. 08:39 Переход к матричной записи • Объясняется, как перейти от записи линейной регрессии к матричной записи, которая удобна для нейронных сетей. • Вводится понятие порога, который смещает точку разбиения функции на ноль и единицу. 13:23 Введение новых функций активации • Упоминается логистическая функция активации, которая дает более гибкий диапазон значений от нуля до единицы и может быть использована для интерпретации вероятностей. 14:18 Функции активации в нейронных сетях • Видео обсуждает различные функции активации, которые используются в нейронных сетях для обеспечения нелинейности и дифференцируемости. • Рассматриваются сигмоида, гиперболический тангенс, логистическая регрессия и другие функции. 17:55 Применение функций активации • Видео объясняет, как функции активации используются на промежуточных слоях для обеспечения нелинейности, а на выходе для интерпретации вероятностей. • Обсуждаются проблемы с использованием сигмоиды и гиперболического тангенса на промежуточных слоях, включая замедление вычислений и проблемы с цепочками производных. 22:50 Модификации функций активации • Видео обсуждает различные модификации функций активации, включая лу, лу с верхней границей, лику и другие. • Отмечается, что большинство этих модификаций редко используются на практике, и что лу на промежуточных слоях и лу на выходе являются наиболее распространенными. 29:52 Обучение нейронной сети • В видео обсуждается процесс обучения нейронной сети, начиная с инициализации весов и заканчивая применением градиентного спуска для минимизации функции потерь. • Упоминается, что в процессе обучения нейронная сеть может сходиться к решению задачи, если она не мешает. 39:47 Функция потерь и градиентный спуск • Вводится понятие функции потерь, которая позволяет нейронной сети понимать, насколько она близка к цели или далека от нее. • Объясняется, что градиентный спуск позволяет автоматизировать принятие решений о том, в какую сторону двигаться для уменьшения функции потерь. • В простейшем случае, градиентный спуск движется в обратном направлении от производной функции потерь, что позволяет сходиться быстрее, чем при простом переборе. 45:32 Градиентный спуск и обучение нейронных сетей • В видео объясняется процесс обучения нейронных сетей с использованием градиентного спуска. • В случае линейной регрессии, градиент функции ошибки равен вектору иксов, умноженному на производную функции активации. • В случае нейронных сетей, градиент функции ошибки является вектором иксов, умноженным на производную функции активации для каждого нейрона. 51:55 Подбор шага обучения • Важным аспектом обучения нейронных сетей является подбор шага обучения. • Слишком большой шаг обучения может привести к “прыжкам“ в сторону от минимума функции ошибки, а слишком маленький шаг может привести к тому, что сеть не сможет найти настоящий минимум. • В видео обсуждаются различные стратегии для подбора шага обучения, включая увеличение функции ошибки и использование теории для определения оптимального шага. 01:00:18 Введение в машинное обучение • В видео обсуждается процесс обучения нейронных сетей, включая онлайн обучение и использование мини-пакетов. • Упоминаются различные оптимизаторы, такие как градиентный спуск, и их применение в TensorFlow. 01:08:37 Создание модели нейронной сети • В видео объясняется, как создать модель нейронной сети в TensorFlow, включая использование слоев и модулей. • Упоминается важность создания модели для более сложных архитектур и использования различных слоев для обработки данных. 01:15:29 Обучение нейронной сети • В видео обсуждается обучение нейронной сети с использованием TensorFlow. • Указывается размерность обучающей выборки и размерность нейрона. • Рассматривается функция активации и преобразование данных для обучения. 01:19:11 Загрузка датасета и преобразование данных • В видео объясняется, как загрузить датасет и преобразовать его в формат, подходящий для обучения. • Упоминается, что датасет содержит 60 000 объектов с 784 признаками. 01:22:57 Создание и обучение нейронной сети • В видео создается и обучается нейронная сеть с двумя слоями и 205 нейронами. • Упоминается использование оптимизатора SGD и метрики AC для оценки результатов обучения. • В конце видео демонстрируется процесс обучения и результаты на тренировочном и тестовом наборах данных.