Введение
В этом лабораторном занятии мы узнаем о моделях нейронных сетей и том, как их можно использовать в задачах обучения с учителем. Нейронные сети - популярный тип алгоритмов машинного обучения, которые могут изучать нелинейные паттерны в данных. Они часто используются для задач классификации и регрессии.
Мы сосредоточимся конкретно на алгоритме многослойного перцептрона (MLP), который является типом нейронной сети, имеющей один или несколько скрытых слоев между входными и выходными слоями. MLP может изучать сложные нелинейные зависимости в данных, что делает его подходящим для широкого спектра задач.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.