и извлекают признаки из данных. Каждый нейрон в слое принимает входные данные и применяет функцию активации, например, ReLU (Rectified Linear Unit), сигмоиду или гиперболический тангенс, для создания нелинейной функции от взвешенной суммы входов. Выходные значения скрытых слоев передаются последующим слоям и, в конечном счете, выходной слой предсказывает результаты или классифицирует данные.
Обучение нейронных сетей включает два основных этапа: прямое распространение и обратное распространение ошибки.
Во время прямого распространения данные передаются от входного слоя до выходного слоя. Нейроны выполняют вычисления и передают сформированные значения дальше. Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму входов, применяет функцию активации и передает результат следующему слою.
После прямого распространения используется обратное распространение ошибки. В этом процессе рассчитывается ошибка предсказания сети и распространяется обратно, начиная с выходного слоя и двигаясь к входному слою. Во время обратного распространения веса в сети обновляются с помощью градиентного спуска, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Процесс повторяется до достижения требуемого уровня точности или сходимости.
Глубокие нейронные сети позволяют обрабатывать сложные данные, такие как изображения, звук и текст, что делает их мощными для различных задач, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, генерация контента и многое другое. Однако требуется большое количество данных и долгое время для обучения параметров модели. Поэтому обычно используется аппаратное обеспечение с высокой вычислительной мощностью, например, графические процессоры (GPU) или специализированные процессоры для ускорения обучения и предсказаний нейронных сетей.
В глубокое обучение и нейронные сети могут быть применены для анализа данных, классификации, кластеризации, предсказания временных рядов, обработки изображений и других задач, чтобы предоставить более точные и глубокие аналитические результаты.
Иллюстрация шагов обучения алгоритмов на большом объеме данных
Обучение алгоритмов на большом объеме данных часто включает следующие шаги:
1. Предобработка данных: перед началом обучения необходимо предобработать данные.
В процессе предобработки данных необходимо выполнить следующие шаги:
1.1. Удаление выбросов: Выбросы – это экстремальные значения, которые сильно отличаются от остальных данных. Они могут искажать обучение модели и влиять на точность предсказаний. Удаление выбросов может быть выполнено путем нахождения значений, выходящих за пределы определенного порога или на основе стандартного отклонения данных.
1.2. Обработка пропущенных значений: Пропущенные значения в данных могут возникнуть из-за ошибок в сборе данных или отсутствия информации. Обработка пропущенных
