Нейронные сети в машинном обучении
Машинное обучение — способы научить компьютер искать новые закономерности и решать различные задачи на основе предоставляемых данных. В современном мире мы активно пользуемся голосовыми помощниками, получаем необходимые ответы по запросам в поисковых системах, получаем рекомендации к покупкам в интернет-магазинах или просмотрам в социальных сетях. Это стало возможным благодаря применению искусственного интеллекта, где ключевую роль играет не сложный код и программирование, а алгоритмы на основе логических выводов, полученных из наборов данных.
Машинным обучением (англ. Machine Learning, ML) называют разработку алгоритмов для анализа наборов данных (специально подготовленные базы данных, собранные экспертами) и обучение на них модели, которая может принимать решения и выдавать правильный ответ на поставленную задачу.
Мастер-класс состоит из 2-х частей.
Первая часть теоретическая (1–1,5 часа). Слушатели узнают о методах машинного обучения и способах их применения. Более подробно будет рассмотрен такой современный и модный способ классификации как нейронные сети. Будет разобрана задача определения вида ириса по размерам цветка и на её основе рассказан общий принцип работы нейросети.
Вторая часть практическая (1 час). Будут рассказаны необходимая математическая база и пошаговый алгоритм обучения нейросети. При желании под руководством лектора участники могут самостоятельно реализовать программный код алгоритма. Для этого участникам нужно взять с собой ноутбук и иметь доступ к своему google-аккаунту.
Приглашаем желающих узнать больше про современные алгоритмы для анализа данных.
Ведущий: Алексей Андросов, специалист зала МедиаLAB.
