Всем привет! Это снова я :)
Как я уже говорил ранее, я начал свое путешествие в мир ИИ с курса Udacity.
Что я выучил.
Основная цель искусственного интеллекта (ИИ) — добиться интеллекта, подобного человеческому. Для достижения этой цели мы можем использовать несколько подходов.
Машинное обучение (ML) – это один из подходов к искусственному интеллекту. Основная цель ML — научить компьютер выполнять задачи без явного программирования.
Одним из инструментов машинного обучения является нейронная сеть.
Нейронные сети пытаются моделировать поведение человеческого мозга с помощью небольших единиц, называемых «нейронами».
Нейронная сеть может содержать несколько слоев. Внутри каждого слоя может быть несколько нейронов.
Внутри каждого нейрона есть какая-то функция с внутренними переменными (которые мы можем настроить), и каждый нейрон связан с другими нейронами.
Мы можем изменить вывод нейронной сети, изменив внутренние значения нейронов — их обычно называют весами. Этот процесс называется обучением.
Представьте, что вы мастер покемонов и ваша нейросеть — это ваш покемон, и вы можете ее тренировать :)
Если каждый нейрон соединен со всеми нейронами следующего уровня, такая сеть называется —Плотная сеть.
Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, в котором используются многослойные нейронные сети.
Обучение с учителем — это когда вы знаете, чему научить свой компьютер (покемонов).
Обучение без присмотра – это когда вы позволяете своему компьютеру (покемону) узнать, что можно узнать из предоставленного набора данных.
Вот моя общедоступная доска Trello, где я публикую свой путь обучения https://trello.com/b/O0BFCnFI/my-ai-path
Ну вот и все :) Буду рад вашим комментариям :)
