Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Хауди Хо™ - Просто о мире IT!

31 Jul 202318:30

Summary

TLDRВ этом видеоуроке автор решает показать, как можно создать нейросеть с нуля, используя Python, и обучить её распознавать рукописные цифры на примере публичного датасета MNIST, содержащего 60 тысяч изображений. Урок охватывает основы работы нейросетей, включая нейроны смещения и различные функции активации, такие как выпрямитель и сигмоид. Автор обещает, что для решения задачи потребуется менее 100 строк кода, при этом самая сложная часть уложится всего в 6 строк. Также затрагивается тема сохранения модели и создания собственной нейросетевой библиотеки. В конце предлагается проверка работы нейросети на собственно созданном изображении.

Takeaways

📚 В уроке рассматривается создание нейросети с нуля, включая работу с TensorFlow и PyTorch.
🔍 Основное внимание уделяется принципам работы нейросетей, включая нейроны смещения и различные функции активации.
👩‍💻 Все примеры кода написаны на Python, что делает урок доступным для широкой аудитории разработчиков.
🎓 Урок подробно объясняет, как самостоятельно написать нейросеть, используя менее 100 строк кода.
🖼 Пример применения нейросети демонстрируется на задаче распознавания рукописных цифр с использованием датасета MNIST.
🤖 Показано, как сохранить обученную модель нейросети для последующего использования в инференсе.
🛠 В уроке предложены практические советы по упаковке модели в библиотеку для удобства использования в различных проектах.
🎨 Объяснено значение инициализации весов нейронов и их корректировка в процессе обучения для улучшения эффективности модели.
👨‍🏫 Вводится концепция нейрона смещения и его роль в регулировании графика функции активации.
🔄 Демонстрируется процесс обучения нейросети, включая такие этапы, как прямое распространение и обратное распространение ошибки.

Q & A

Что такое нейросеть и как она работает?
-Нейросеть - это компьютерная модель, вдохновленная структурой и функциями мозга, состоящая из нейронов и синапсов. Она обучается на данных для выполнения специфических задач, таких как распознавание образов, благодаря адаптации весов между нейронами.
Какая основная цель урока по нейросетям?
-Основная цель урока - показать, как с нуля написать и обучить простую нейросеть на языке Python, используя публичный датасет для распознавания рукописных цифр.
Какие библиотеки предлагается использовать для работы с нейросетью?
-Для работы с нейросетью предлагается использовать библиотеки NumPy для обработки данных и Matplotlib для визуализации данных.
Какой датасет используется в уроке?
-В уроке используется публичный датасет EMNIST, содержащий 60 тысяч тренировочных изображений рукописных цифр.
Что такое нейрон смещения и зачем он нужен?
-Нейрон смещения - это специальный нейрон, всегда равный единице, не имеющий входных синапсов. Он нужен для коррекции активационной функции, позволяя смещать её влево или вправо, что улучшает способность нейросети адаптироваться при обучении.
Какие функции активации упоминаются в уроке?
-В уроке упоминаются такие функции активации, как линейная функция, ReLU (rectified linear unit) и сигмоидальная функция.
Что такое прямое распространение (forward propagation) в контексте нейросетей?
-Прямое распространение - это процесс передачи входных данных через слои нейросети для получения выходного результата без коррекции весов.
Какая методика используется для обучения нейросети в уроке?
-Для обучения нейросети используется методика обратного распространения ошибки (backpropagation), которая позволяет корректировать веса сети на основе ошибок между предсказанными и фактическими значениями.
Как проверяется работоспособность обученной нейросети?
-Работоспособность обученной нейросети проверяется путем инференса на новом изображении, не входящем в тренировочный датасет, и сравнения полученного результата с ожидаемым.
Как сохранить модель обученной нейросети для последующего использования?
-Модель обученной нейросети можно сохранить с помощью метода `numpy.save`, после чего её можно загрузить и использовать для инференса без необходимости повторного обучения.

Outlines

00:00

😀 Основы нейросетей и первые шаги в Python

Вводный урок охватывает азы создания нейросети с нуля, используя Python и библиотеку TensorFlow. Автор обещает научить зрителей писать нейросеть менее чем в 100 строк кода, включая работу с различными функциями активации, такими как выпрямитель и сигмоид, и методы сохранения модели. Затрагивается тема нейрона смещения и его важность. Примером служит задача распознавания рукописных цифр на основе публичного датасета MNIST, что делает урок не только обучающим, но и интересным.

05:02

😀 Путь к профессии Python-разработчика через обучение

Второй абзац посвящен рекламе курса по Python-разработке от Яндекс.Практикума, который начинается с бесплатной вводной части. Курс рассчитан на 9 месяцев и охватывает всё от базовых знаний до продвинутых алгоритмов и создания веб-сервисов и ботов с использованием Django. Автор подчеркивает практическую направленность курса, включая работу над реальными проектами и подготовку к собеседованию.

10:03

😀 Обучение нейросети: от теории к практике

В третьем абзаце описывается процесс обучения нейросети, начиная с объяснения переменных и итерации по датасету для коррекции весов. Автор объясняет процедуру форвард пропагейшн (прямое распространение), включая использование функции активации для нормализации входных данных, и бэк пропагейшн (обратное распространение) для коррекции весов на основе ошибок. Этот абзац детально освещает ключевые аспекты обучения нейросетей, делая акцент на понимании и применении математических концепций.

15:04

😀 Применение и тестирование нейросети

Четвертый абзац посвящен проверке обученной нейросети на практике, включая методы сохранения и загрузки модели, а также создание собственной библиотеки для упрощения работы с нейросетями. Автор делится результатами тестирования модели на новых данных, не входящих в обучающий датасет, демонстрируя эффективность обучения. Урок завершается советами по продвижению контента и призывом к действию, подчеркивая доступность нейросетей для изучения.

Mindmap

Keywords

💡нейросети

Нейросети — это модели искусственного интеллекта, имитирующие работу человеческого мозга для обработки данных и обучения на основе примеров. В видео автор обещает объяснить основы работы нейросетей с нуля, включая их создание и обучение для распознавания рукописных цифр.

💡Python

Python — это популярный высокоуровневый программный язык, известный своей читаемостью и гибкостью. В контексте видео, автор использует Python как основной инструмент для написания кода нейросети, подчеркивая его доступность и популярность в среде разработчиков и исследователей в области ИИ.

💡TensorFlow

TensorFlow — это открытая библиотека для машинного обучения, разработанная Google. Хотя в видео упоминается недовольство зрителей по поводу использования TensorFlow, автор предлагает углубиться в создание нейросети с нуля, чтобы показать основные принципы без полагания на высокоуровневые абстракции, предоставляемые такими фреймворками.

💡нейрон

Нейрон в контексте искусственных нейросетей — это базовый вычислительный элемент, который принимает входные данные, обрабатывает их с помощью функции активации и передает результат дальше по сети. Видео включает обсуждение разных типов нейронов, включая нейроны смещения и их роль в архитектуре нейросети.

💡активации функции

Функции активации определяют, как нейроны в нейросети должны реагировать на входные данные. В видео обсуждаются различные типы функций активации, такие как сигмоида и ReLU, и их влияние на процесс обучения нейросетей.

💡обучение

Обучение нейросетей — это процесс адаптации весов связей между нейронами на основе предоставленных данных для выполнения конкретной задачи, например, классификации изображений. В контексте видео автор объясняет процесс обучения нейросети для распознавания рукописных цифр, используя обучающий датасет.

💡MNIST

MNIST — это стандартный датасет, содержащий 60 000 тренировочных изображений рукописных цифр, используемый в машинном обучении и компьютерном зрении. В видео автор выбирает этот датасет в качестве основы для обучения нейросети распознаванию цифр.

💡веса

Веса в нейросети — это параметры, которые определяют силу связи между нейронами. Их корректировка в процессе обучения позволяет нейросети адаптироваться к решению задачи. Видео подчеркивает важность инициализации весов и их настройки через обучение для достижения хороших результатов.

💡инференс

Инференс (или вывод) в контексте машинного обучения — это процесс использования обученной модели для получения предсказаний на новых данных. Видео демонстрирует, как после обучения модели на датасете MNIST использовать ее для распознавания новых, ранее не виденных изображений цифр.

💡бэкпропагация

Бэкпропагация (обратное распространение ошибки) — это метод обучения нейросетей, который включает коррекцию весов на основе ошибки предсказания. В видео этот процесс описывается как ключевая часть обучения, позволяющая нейросети улучшать свою точность с каждой итерацией.

Highlights

Создание урока по нейросетям, включая работу с TensorFlow и PyTorch.

Критика за недостаточное объяснение создания нейросетей с нуля.

Объяснение общих принципов работы нейросетей с нуля.

Введение в нейрон смещения и различные функции активации.

Демонстрация сохранения и использования обученной модели нейросети.

Использование Python для программирования нейросети.

Обучение нейросети распознаванию рукописных цифр.

Использование публичного датасета MNIST для обучения.

Разработка нейросети менее чем в 100 строках кода.

Важность инициализации весов для обучения нейросети.

Рекомендация курса Python разработчик от Яндекс Практикум.

Загрузка и предобработка датасета MNIST.

Обучение нейросети на примере с использованием метода обратного распространения ошибки.

Достижение точности распознавания рукописных цифр до 93%.

Тестирование нейросети на собственно созданном изображении.

Создание мини-библиотеки для работы с нейросетями.