Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры

Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры

ИВВ

Книга «Оценка качества нейронных сетей: Алгоритмы и практические примеры» представляет собой практическое руководство по оценке качества нейронных сетей. В ней представлены не только основные алгоритмы оценки, но и шаги подготовки данных, обучения сети, получения предсказаний и интерпретации результатов. Авторы также исследуют возможности дальнейшего развития и предоставляют примеры применения алгоритма на реальных данных. Эта книга станет полезным ресурсом для исследователей, разработчиков.

Оценка качества нейронных сетей

Алгоритмы и практические примеры

ИВВ

Уважаемый читатель,

© ИВВ, 2024

ISBN 978-5-0062-5517-3

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Добро пожаловать в мир алгоритмов оценки качества моделей на основе точности и полноты при использовании нейронных сетей! Эта книга предназначена для всех, кто интересуется машинным обучением, нейронными сетями и хочет научиться оценивать и интерпретировать результаты своих моделей.

Мир моделей машинного обучения постепенно завоевывает все большую популярность и проникает во все сферы нашей жизни, от медицины и финансов до личной ассистентки на смартфоне. И хотя процесс обучения модели может быть непростым и сложным, оценка качества модели является неотъемлемой частью этого процесса.

А как же оценить качество модели? Конечно, существуют различные метрики и алгоритмы, но в этой книге мы сосредоточимся на точности и полноте – двух основных показателях оценки моделей классификации.

Представим вам краткий обзор алгоритмов оценки качества моделей и расскажем о важности точности и полноты в задачах классификации. Затем мы перейдем к подготовке данных – этапу, который предшествует обучению модели. Мы опишем методы загрузки данных, их предобработки и разделения на тренировочный и тестовый наборы.

Познакомим вас с процессом обучения нейронной сети. Мы рассмотрим основные этапы построения архитектуры сети, выбора функций потерь и оптимизаторов, настройки параметров модели и, конечно же, сам процесс обучения на тренировочных данных. Мы также рассмотрим методы оценки производительности модели на тренировочном наборе данных.

Перейдем к получению предсказаний с помощью обученной нейронной сети.