Введение в глубокое обучение: первая модель, Fashion MNIST, набор данных для тренировки и обучения.

⚡⚡⚡ Введение в глубокое обучение: первая модель, Fashion MNIST, набор данных для тренировки и обучения.

— Итак, мы снова вместе с вами и с нами по-прежнему Себастьян. Мы как раз хотим обсудить полносвязные слои, те самые Dense-слои. Перед этим мне бы хотелось задать один вопрос. Каковы границы и каковы основные препятствия, которые будут стоять на пути развития глубокого обучения и окажут на него наибольшее влияние в ближайшие 10 лет? Всё меняется настолько быстро! Как вы думаете, что будет той самой следующей «большой вещью» (big thing — прорывом)?
— Я бы назвал две вещи. Первая — общий искусственный интеллект (general AI) для выполнения более чем одной задачи. Это же здорово! Люди могут решать более чем одну задачу и никогда не должны заниматься одним и тем же. Второе — выведение технологии на рынок. Для меня, особенность машинного обучения заключается в том, что оно предоставляет компьютерам возможность наблюдать и находить паттерны в данных, помогая людям становиться лучшими в области — на уровне экспертов! Машинное обучение может быть использовано в юриспруденции, медицине, автономных автомобилях. Разрабатывайте подобные приложения, потому что они могут принести огромное количество денег, но что самое важное в этом всём — у вас есть возможность сделать мир значительно лучше.
— Мне очень нравится то, как всё сказанное вами складывается в единую картину относительно глубокого обучения и его применения — это всего лишь инструмент, который может помочь вам решить определённую задачу.
— Да, именно! Невероятный инструмент, не так ли?
— Да, да, я с вами полностью согласна!
— Почти как человеческий мозг!
— Вы упоминали медицинские приложения в нашем первом интервью, в первой части видео-курса. В каких приложениях, по-вашему мнению, применение глубокого обучения вызывает наибольший восторг и удивление?
— Очень много! Очень! Медицина находится в шорт-листе направлений, которые активно используют глубокое обучение. Я потерял свою сестру несколько месяцев назад, она была больна раком, что очень печально. Я думаю существуют множество заболеваний, которые могли бы быть детектированы ранее — на ранних стадиях, давая возможность от них излечить или замедлить процесс их развития. Идея, по сути, заключается в том, чтобы перенести некоторые инструменты в дом (умный дом), чтобы была возможность детектировать подобного рода отклонения в здоровье задолго до того момента, когда их заметит сам человек. Ещё я бы добавил — всё повторяющееся, любая офисная работа, где вы выполняете однотипные действия снова и снова, например, бухгалтерия. Даже я, как CEO, делаю очень много повторяющихся действий. Было бы здорово автоматизировать их, даже работу с почтовой перепиской!
— Не могу с вами не согласиться! В этом уроке мы познакомим слушателей курса со слоем нейронной сети называемом полносвязным (dense-layer). Могли бы вы рассказать нам подробнее, что вы думаете о полносвязных слоях?
— Итак, начнём с того факта, что каждая сеть может быть связана по-разному. Некоторые из них могут иметь очень плотную связность, которая позволяет получить некоторую выгоду при масштабировании и «выиграть» у больших сетей. Иногда вы не знаете, какое количество связей понадобится, поэтому соединяете всё со всем — это и называется полносвязаным слоем. Добавлю, что у этого подхода куда больше мощи и потенциала, чем у чего-то более структурированного.
— Полностью с вами согласна! Благодарю, что помогли нам узнать немного больше о полносвязных слоях. С нетерпением жду того момента, когда мы наконец-то приступим к их реализации и написанию кода.
— Получайте удовольствие! Будет действительно весело!

Текстовая версия доступна на Хабре:
https://habr.com/ru/post/454034/

Полный курс доступен тут:    • Tensorflow обучение: введение в глубо...  

💡 Меня интересуют следующие темы, а значит про них ты здесь и найдёшь больше всего информации:
Технологии (разработка, программное обеспечение, МЛ, ИИ)
Дизайн (железный, мобайл)
Обучение (структура обучения, формат подачи информации, значимое и не значимое в обучении)
Спорт (мото, ролики, бег, плавание)
Финансы / экономика
Переговоры (продажи, холодные звонки)
Рекрутинг (тесты, прогнозирование, срезы, поиск)

Подписывайся 🎯, смотри еженедельно видео и включайся в обсуждения!

💥Вконтакте: https://vk.com/ashmig
💥Facebook:   / yatsukoyin  
💥 Telegram: https://t.me/ashmig
💥Email: [email protected]

#tensorflow #machine #learning #python #js #javascript #intro #ai #ии #машинное #обучение #глубокое #обучение