TwiddleLab / Курсы / Искусственный интеллект

Как думает нейросеть

Обучи крошечную сеть, по одному примеру за раз, и посмотри, как она учится.

Для начинающих · уроков: 10 · Бесплатно, без аккаунта

Начать курс

Уроки

1. Учимся на примерах (5 мин): ИИ учится на размеченных примерах, а не на правилах, которые кто-то вписал.
2. Признаки как координаты (7 мин): Признак это число, измеренное у предмета, например вес или краснота.
3. Линия разделяет классы (7 мин): Прямая, которая делит пространство признаков на классы, это граница решений.
4. Измеряем ошибку (6 мин): Зазор между точкой и прямой это ошибка.
5. Скатываемся по графику ошибки (7 мин): Почувствуй наклон, шагни вниз, повтори: это градиентный спуск.
6. Цикл обучения (7 мин): Один шаг обучения это предсказать, измерить, подправить, всегда в таком порядке.
7. Нейрон: взвешенное голосование (7 мин): Нейрон складывает входы, каждый умноженный на свой вес, и срабатывает, когда сумма достигает порога.
8. Сеть решает XOR (7 мин): Один нейрон рисует одну прямую, поэтому он не может решить XOR.
9. Почему сети можно обмануть (7 мин): Модель, которая выучила обучающие данные слишком точно, вместе с шумом, переобучилась: идеальна на старых данных, плоха на новых.
10. Проект: обучи свою сеть (8 мин): Точность это доля точек, на которых сеть права. Честную даёт тестовая выборка.

Уроки интерактивные и работают на JavaScript. Включи его, чтобы играть.