Python и нейросети:Революционный подход к изучению программирования
Шрифт:
while – для повторения блока кода до тех пор, пока условие истинно. Примеры использования циклов:
# Цикл for
for i in range(5):
print(i) # Вывод: 0, 1, 2, 3, 4
# Цикл while
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1 # Вывод: 0, 1, 2, 3, 4
Эти
Глава 2: Введение в нейросети
Что такое искусственный интеллект и нейросети
Искусственный интеллект (ИИ) – это раздел информатики, который занимается созданием машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как восприятие, рассуждение, обучение и решение проблем. В основе ИИ лежат алгоритмы, способные обрабатывать, анализировать и извлекать знания или умения из данных. Нейросети – это класс алгоритмов ИИ, вдохновленных строением и функционированием человеческого мозга, состоящих из слоев нейронов, соединенных синапсами.
Типы нейросетей: свёрточные, рекуррентные, MLP
– Свёрточные нейросети (CNN): Эти сети имитируют процесс зрительного восприятия у животных и используются в основном для задач обработки изображений и видео. CNN хорошо справляются с распознаванием образов, классификацией изображений и даже с анализом видео в реальном времени.
– Рекуррентные нейросети (RNN): RNN обладают способностью сохранять информацию о предыдущих данных благодаря внутреннему состоянию (памяти), что делает их идеальными для задач, где необходимо работать с последовательностями данных, например, при обработке естественного языка или при анализе временных рядов.
– Многослойные перцептроны(MLP): Основанные на классических принципах нейронных сетей, MLP состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Эти сети используются в различных задачах, от классификации и регрессии до рекомендательных систем.
Основные библиотеки Python для работы с нейросетями: TensorFlow, PyTorch
– TensorFlow: Разработанная Google библиотека, предоставляет мощные инструменты для создания и тренировки различных типов нейросетей. TensorFlow поддерживает как настольные, так и мобильные платформы, предлагая удобные инструменты для разработки и деплоя моделей.
– PyTorch: Библиотека от Facebook, которая стала особенно популярна в академических кругах благодаря своей гибкости и удобству использования при построении сложных архитектур нейросетей. PyTorch поддерживает динамическое создание графов, что дает исследователям больше свободы в экспериментировании.
Практические примеры использования нейросетей в Python
В качестве практического примера рассмотрим задачу классификации изображений с использованием свёрточной нейросети в TensorFlow. Мы используем набор данных CIFAR-10, который содержит тысячи цветных изображений, разделенных на 10 классов.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# Загрузка и предобработка данных
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# Построение модели CNN
model = models.Sequential([
Конец ознакомительного фрагмента.