Comment commencer à travailler avec la formation нейросетей
Source:Sans l'apprentissage automatique peut ne pas fonctionner aucun нейросеть
Il y a quelques années les réseaux de neurones ont été considérés comme quelque chose de bizarre. Maintenant, cet outil explore de plus en plus de personnes. En outre, cette industrie se développe à un rythme incroyable: tout récemment, les réseaux de neurones appris à dessiner des images, et donnent des chefs-d'œuvre de l'art mondial (et est même capable d'écrire une pièce de théâtre!). Mais pour le travail de tous les réseaux de neurones ont besoin de données — sans cette utilité ne sera plus que de la simple algorithme informatique.
Comment sont formés d'un réseau neuronal
Lorsque vous utilisez des services basés sur les réseaux de neurones, il faut comprendre que chaque «скормленный» leur mégaoctets de données est utilisé pour l'entraînement du réseau de neurones. Comment c'est formé? L'aident dans cette des experts dans le domaine de la Data Science: ils s'occupent de machines et profond de l'apprentissage нейросетей à l'utilisation des mathématiques et de la statistique, développent et utilisent les différents modèles de Machine Learning.
La Force d'un apprentissage en profondeur provient de l'excellente capacité de reconnaître des modèles (patterns, patrons, schémas, dessins) dans les données. Скормите d'un réseau de neurones, des dizaines de milliers de vos photos favorites des animaux, et elle apprend, par exemple, les modèles associés avec le panda, et les avec un singe. Ensuite, elle sera en mesure d'utiliser ces modèles pour la reconnaissance de nouvelles images des animaux, dont elle avait pas vu.
Нейросеть Google est capable de transformer des images 2D en objets tridimensionnels
Pourquoi est-il important d'être capable de traiter les données
Pour le réseau de neurones a été formée, la nécessité de la présence obligatoire de la rétroaction: exactement la même les enfants ont besoin de constamment parler du bien et du mal. Après avoir нейросеть suivi une formation à l'aide d'assez d'exemples, il atteint le stade où vous pouvez lui fournir un tout nouveau jeu d'introduction de données, dont elle n'avait jamais vu, et de surveiller sa réaction. Mais pour une bonne compilation de données, il faut en eux de comprendre, et le besoin de spécialistes de la Data Science. Pas étonnant le nombre de ces postes vacants dans les entreprises au cours des dernières années, une augmentation de 20 fois, et les salaires dans ce segment à partir de 130 000 roubles par mois.
Comment devenir un expert dans le domaine de la Data Science
Contrairement aux de la confusion, de maîtriser ce métier, tout le monde peut. Dans le Réseau , qui n'est pas seulement à apprendre la programmation en Python et enseignent à l'analyse des données, mais aussi parlent de l'apprentissage de la machine, ils enseignent les mathématiques et les statistiques. Ce cours est, par exemple, les écoles de données SkillFactory: enseignés par des professionnels de l'industrie, y compris les employés de Yandex et NVIDIA. Ils — déjà des experts de niveau mondial, et en apprenant d'eux, vous pouvez non seulement apprendre davantage sur l'industrie en général, mais aussi de noter les subtilités, dont ne dira pas un tutoriel.
Programme des cours est calculée sur 12 mois
Ce n'Est pas juste un autre cours d' «devenez un professionnel pour le mois de» — le programme est conçu pour un an et vous permet d'apprendre en ligne à partir de n'importe où dans le monde. La formation est une des conférences de l'enseignant avec l'affichage de son action à l'écran de l'ordinateur. Les élèves posent des questions, discutent de matériel dans le chat, reçoivent des devoirs. Après l'exécution des travaux qu'ils оправляют leur analyse. Si un étudiant pour une raison quelconque, a raté la leçon, il n'a pas besoin d'aller dans le bureau du doyen pour la tolérance de chaque leçon, vous pouvez voir dans l'enregistrement.
le Cours sera utile non seulement pour les débutants mais aussi pour ceux qui travaillent déjà avec les données
À la fin de la formation, vous serez en mesure de démontrer aux employeurs propre dépôt Git avec résolues cas et maîtrisez toutes les compétences nécessaires, les bibliothèques, les technologies pour commencer une carrière dans la Data Science. Le lancement du programme, le 13 novembre, mais .
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