Структура
Выбрать входы, выходы и подходящие слои.
Построение нейронных сетей
Изучите, как устроить модель из слоёв и подобрать её под задачу.
В чём состоит навык
Построение нейронных сетей — выбор и реализация структуры вычислительной модели из связанных преобразующих элементов.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Обучение
Настроить процесс изменения параметров на примерах.
Проверка
Оценить ошибки и сравнить с простым базовым решением.
Подготовка, навыки и инструменты
Определите задачу, доступные данные и базовый способ оценки качества.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Построение нейронных сетей»
Яндекс ПрактикумОсновы глубокого обучения нейросетей
Курс для специалистов с опытом в машинном обучении: построение нейросетей, работа с последовательностями, изображениями и мультимодальными данными.
50 000 ₽
Стоимость курса
от 2 041 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумML-инженер
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
153 600 ₽
Стоимость курса
от 6 271 ₽ / мес. на 36 мес.
Merion AcademyНейросети с нуля
Курс Merion Academy об устройстве и применении нейросетей: обучение простых моделей, Keras, распознавание изображений и знакомство с большими языковыми моделями.
22 880 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумСпециалист по Data Science
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
134 800 ₽
Стоимость курса
от 5 504 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о навыке «Построение нейронных сетей»
Нейронная сеть преобразует входные данные через связанные слои и выдаёт результат, например оценку класса. Структура сети и способ обучения зависят от типа данных и решаемой задачи.
Более сложная сеть не обязательно лучше простого подхода: она может переобучиться или потребовать больше ресурсов. Для оценки сравнивают результат с базовой моделью и проверяют его на независимых данных.
Для практики нарисуйте схему сети для учебной классификации: обозначьте входные признаки, один скрытый слой и выход. Объясните, какие данные и проверка потребуются для оценки модели.