Обучение нейрона

1.

ОБУЧЕНИЕ
НЕЙРОНА

2.

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНОВ: ВВЕДЕНИЕ
• Обучение нейронов является ключевым
процессом в искусственном интеллекте и
машинном обучении. Оно позволяет
нейросети распознавать образы и
предсказывать поведение.

3.

ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОН
• Нейрон - это основная единица обработки
информации в нашем мозгу. Нейроны получают
информацию от других нейронов и обрабатывают
ее, а затем передают дальше. По такой же схеме
работает и нейрон в нейронной схеме.
• Обучение нейрона - это процесс, в ходе которого
нейрон учится распознавать определенные
сигналы или образы.

4.

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОНА
• Процесс обучения нейрона включает в себя
обучение сети нейронов распознаванию
закономерностей в данных. Это может быть
сделано с использованием различных методов,
таких как обучение с учителем или без учителя.

5.

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОНА С
УЧИТЕЛЕМ
• Подготовка обучающих данных - маркировка каждого
образца правильным ответом.
• Инициализация весов и смещений - присвоение случайным
значениям.
• Обучение - повторение циклов:
а) вычисление выходных значений нейрона;
б) сравнение фактических и ожидаемых выходов;
в) обратное распространение ошибки;
г) обновление весов и смещений.

6.

ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ
• При обучении с учителем нейронная сеть
обучается на данных, которые уже имеют
определенные метки или ответы.

7.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОБУЧЕНИЯ С
УЧИТЕЛЕМ
Преимуществами обучения с учителем являются
точность и эффективность. Однако, оно требует
много времени на подготовку данных и их разметку.

8.

НЕДОСТАТКИ ОБУЧЕНИЯ С
УЧИТЕЛЕМ
• Необходимость наличия большого количества
качественных обучающих данных с метками.
• Сложность настройки гиперпараметров (например,
скорость обучения).

9.

ПРИМЕНЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОНА С
УЧИТЕЛЕМ
• распознавание образов
• классификация текстов
• обработка естественного языка
• рекомендательные системы
• компьютерное зрение
• прогнозирование временных рядов.

10.

ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ
• Без учителя сеть обучается самостоятельно, без меток.
Это полезно, когда метки недоступны или слишком
дороги.

11.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОБУЧЕНИЯ БЕЗ
УЧИТЕЛ
• Преимуществом является отсутствие необходимости в
помеченных данных и способность находить скрытые
закономерности в данных.

12.

НЕДОСТАТКИ ОБУЧЕНИЯ БЕЗ
УЧИТЕЛЯ
• Однако, алгоритм может не дать хороших
результатов и требует настройки параметров.

13.

ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
• Обучение с подкреплением - это метод обучения,
который использует обратную связь от среды для
улучшения своего поведения
• Этот метод используется в машинном обучении и
робототехнике для создания интеллектуальных
агентов и систем

14.

ОСНОВЫ ОБУЧЕНИЯ С
ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
Процесс обучения с подкреплением состоит из
четырех основных компонентов:
• Агент (обучающаяся система)
• Среда (окружение, в котором действует агент)
• Действия (возможные действия агента в среде)
• Подкрепление (положительное или отрицательное,
которое стимулирует агента к определенным
действиям)

15.

РАЗЛИЧНЫЕ ТИПЫ ПОДКРЕПЛЕНИЙ
• Положительное подкрепление: Получение награды за успешное
действие
• Отрицательное подкрепление: Избежание наказания за неудачное
действие
• Частичное подкрепление: Награждение за определенные части
действия

16.

МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ С
ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
• Q-обучение: Обучение на основе вознаграждения
• SARSA: Обучение на основании предыдущего
опыта
• Temporal Difference Learning: Обучение на базе
текущего состояния

17.

ПРИМЕНЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ С
ПОДКРЕПЛЕНИЕМ В РЕАЛЬНОМ МИРЕ
• Робототехника
• Игры и видеоигры
• Финансы и торговля на бирже
• Медицина и здравоохранение

18.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОБУЧЕНИЯ С
ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
• Адаптивность: агенты могут адаптироваться к
изменениям в окружающей среде
• Непрерывное обучение: агенты постоянно
обучаются и улучшают свое поведение
• Гибкость: агенты могут обучаться в различных
средах и задачах

19.

НЕДОСТАТКИ ОБУЧЕНИЯ С
ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
• Сложность настройки: для эффективной работы агента требуется правильная
настройка параметров обучения
Обучение может занимать много времени: агентам может потребоваться много
времени для обучения

20.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• В заключение, обучение нейронов играет
ключевую роль в искусственном интеллекте. Мы
рассмотрели различные методы обучения и их
преимущества и недостатки, в зависимости от того,
доступны ли помеченные данные.

21.

ВОПРОСЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
•Теперь вы можете задавать
вопросы и обсуждать темы,
связанные с обучением
нейронов.