- Сourse
- Location
Практический курс «Введение в нейронные сети» – основы нейросетей для аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными.
ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ПРИ ЧЕМ ЗДЕСЬ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ (MACHINE LEARNING)
Искусственная нейронная сеть (нейросеть) – это математическая модель с программной или аппаратной реализацией, имитирующая функционирование биологических нервных клеток живого организма. В отличие от других вычислительных моделей, нейросети ориентированы на биологические принципы. Благодаря этому нейросетевые модели обладают следующими качествами:
- массовый параллелизм;
- распределённое представление информации и вычисления;
- способность к обучению и обобщению;
- адаптивность;
- обработки информации в контексте окружающей среды;
- толерантность к ошибкам;
- низкое энергопотребление.
Правила работы нейросетевых алгоритмов не программируются, а вырабатываются в процессе обучения. Это обеспечивает адаптивность моделей к изменениям входных сигналов, включая шумовые воздействия. Сегодня нейросети считаются одним из наиболее популярных методов машинного обучения (Machine Learning) и используются в различных областях деятельности для решения следующих прикладных задач в условиях неполноты входной информации:
- распознавание образов (визуальных, аудиозаписей, видеопотоков, графических изображений, рукописного текста и пр.);
- прогнозирование будущих событий (поведение пользователей, погодные явления, курсы валют, возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций и пр.);
- классификация и кластеризация данных (финансовый скоринг, медицинская диагностика, выявление мошеннических операций);
- интеллектуальный анализ данных, оптимизация бизнес-процессов и принятие управленческих решений.
Как именно нейросетевые алгоритмы и инструменты моделирования можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса «Введение в нейронные сети».