► 24. Train, Val, Test - разделяй и властвуй | Курс Нейронные Сети.
✅ Курсы с задачами: ► Нейронные сети с задачами: https://clck.ru/3QMA9q ► Pytorch с задачами: https://clck.ru/3QKioT ► Numpy с задачами: https://clck.ru/3QKipY ► Object Detection с задачами: https://clck.ru/3QKiq5 ► Pandas с задачами: https://clck.ru/3QKipC ✅ Мой Telegram канал: https://t.me/dubinin_ser ✅ Telegram группы: ► Pytorch: https://t.me/PyTorch_for_you ► Pandas: https://t.me/pandas_for_you ► Numpy: https://t.me/numpy_for_you Git - https://clck.ru/3QPBCH ================================================= Этот курс познакомит вас с ключевыми концепциями нейронных сетей — от простых перцептронов до методов глубокого обучения. Мы разберём основные архитектуры (MLP, CNN и трансформеры), принципы обучения, оптимизации и регуляризации. В каждом видео будут понятные визуализации и пошаговые объяснения, чтобы вы быстро могли применять полученные знания. Курс подойдёт разработчикам, студентам и всем, кто хочет решать задачи компьютерного зрения, обработки текста и прогнозирования. По итогам вы сможете строить, обучать и оценивать собственные нейросети и интегрировать их в проекты. ================================================= Пришла пора поделить данные для обучения на три выборки. В прошлом видео уже говорил, как они называются. Это тренировочная, валидационная и выборка для тестирования обученной модели. Сегодня мы разберёмся зачем они нужны и как их использовать. Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:17 - Train, Val. 05:31 - Test. 06:27 - В каких пропорциях делить данные. 07:21 - Реализация. Теги: #pytorch #AI #objectdetection #нейросеть
✅ Курсы с задачами: ► Нейронные сети с задачами: https://clck.ru/3QMA9q ► Pytorch с задачами: https://clck.ru/3QKioT ► Numpy с задачами: https://clck.ru/3QKipY ► Object Detection с задачами: https://clck.ru/3QKiq5 ► Pandas с задачами: https://clck.ru/3QKipC ✅ Мой Telegram канал: https://t.me/dubinin_ser ✅ Telegram группы: ► Pytorch: https://t.me/PyTorch_for_you ► Pandas: https://t.me/pandas_for_you ► Numpy: https://t.me/numpy_for_you Git - https://clck.ru/3QPBCH ================================================= Этот курс познакомит вас с ключевыми концепциями нейронных сетей — от простых перцептронов до методов глубокого обучения. Мы разберём основные архитектуры (MLP, CNN и трансформеры), принципы обучения, оптимизации и регуляризации. В каждом видео будут понятные визуализации и пошаговые объяснения, чтобы вы быстро могли применять полученные знания. Курс подойдёт разработчикам, студентам и всем, кто хочет решать задачи компьютерного зрения, обработки текста и прогнозирования. По итогам вы сможете строить, обучать и оценивать собственные нейросети и интегрировать их в проекты. ================================================= Пришла пора поделить данные для обучения на три выборки. В прошлом видео уже говорил, как они называются. Это тренировочная, валидационная и выборка для тестирования обученной модели. Сегодня мы разберёмся зачем они нужны и как их использовать. Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:17 - Train, Val. 05:31 - Test. 06:27 - В каких пропорциях делить данные. 07:21 - Реализация. Теги: #pytorch #AI #objectdetection #нейросеть
