10. Нейронні мережі

Нейронні мережі - це потужний інструмент машинного навчання, що імітує роботу людського мозку. Подібно до того, як наш мозок складається з мільярдів взаємопов'язаних нейронів, штучні нейронні мережі побудовані з математичних моделей нейронів, з'єднаних між собою.

У цьому розділі ми:

  • познайомимося з основними компонентами нейронних мереж
  • дослідимо, як працює найпростіша модель нейрона - персептрон
  • вивчимо ключові концепції: функції активації та функції втрат
  • розберемо алгоритм зворотного поширення помилки
  • навчимося створювати та тренувати прості нейронні мережі

Нейронні мережі знайшли широке застосування у різних сферах: від розпізнавання образів та мови до медичної діагностики та прогнозування погоди. Їх унікальна здатність до навчання та апроксимації складних нелінійних залежностей робить їх незамінними у вирішенні багатьох практичних задач.

На практиці ми реалізуємо власну нейронну мережу для класифікації квітів ірисів - класичної задачі машинного навчання. Це допоможе нам краще зрозуміти принципи роботи нейронних мереж та отримати практичний досвід їх застосування.