ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:02 Свёрточные нейронные сети • Видео обсуждает преимущества свёрточных нейронных сетей по сравнению с полносвязными сетями для обработки изображений. • Свёрточные сети имеют меньше параметров для обучения, что позволяет им обрабатывать изображения с большим количеством пикселей. • Они также учитывают пространственную структуру изображения, что позволяет им лучше понимать связанные между собой пиксели. 03:47 Рецептивное поле и свёртка • Рецептивное поле - это область, которую охватывает свёрточное ядро. • Размер ядра определяет количество информации, которую оно может охватить за один шаг. • Свёртка - это операция, при которой пиксели изображения умножаются на соответствующие элементы ядра и складываются. • Это позволяет свёрточным сетям обрабатывать изображения, сохраняя их пространственную структуру. 14:27 Свёрточные слои и пулинг • Видео объясняет, как свёрточные слои и пулинг используются для уменьшения размера изображения и передачи большего количества информации в рецептивное поле. • Свёрточные слои позволяют извлекать информацию из изображений, но не помогают решать задачи классификации или регрессии. 20:20 Архитектура нейронной сети • В видео обсуждается архитектура нейронной сети, которая включает свёрточные слои, пулинг, полносвязные слои и выходной слой. • Эта архитектура может быть использована для решения различных задач, таких как классификация, регрессия и увеличение размерности изображений. 27:54 Генерация изображений с помощью нейронной сети • В видео обсуждается использование генератора изображений для обучения нейронной сети. • Генератор позволяет производить операции с изображениями, которые помогают повысить качество обучения сети. 30:45 Настройка и обучение нейронной сети • В видео объясняется, как настроить и обучить нейронную сеть на основе генератора изображений. • В процессе обучения используются различные параметры, такие как размер изображения, количество классов и эпох обучения. 38:11 Применение регуляризации и денс-слоя • В видео демонстрируется применение регуляризации и денс-слоя для улучшения качества обучения сети. • В конце обучения сеть имеет почти 5 миллионов параметров. 43:30 Обучение нейронной сети • В видео обсуждается процесс обучения нейронной сети на ноутбуке с использованием Google Colab. • Упоминается, что обучение может происходить на графических процессорах или на процессорах, но в случае использования графических процессоров, обучение может быть более длительным. • В процессе обучения, модель сохраняет свое состояние и лучшие веса, чтобы продолжить обучение с того места, где оно было прервано. 45:21 Проверка модели и настройка параметров • После обучения, модель проверяется на тестовых данных, которые не были использованы в процессе обучения. • Это позволяет избежать переобучения модели на тестовых данных. • В видео также обсуждаются различные стратегии обучения и настройки параметров, которые могут быть использованы для улучшения качества решения. 46:50 Создание собственного ноутбука для решения задачи • В конце видео автор предлагает участникам создать свой ноутбук для решения задачи, используя его пример решения в качестве шаблона. • Участники должны будут изменить только настройки обучения и параметры модели, чтобы создать свою собственную версию решения.