Огромное спасибо за видео! От 0 в программировании к созданию первой нейронной сети на Keras я шёл больше 2 лет) Контент на канале очень качественный, перешёл на подписку medium!
@@serhioramires3166 Что за бред? Этот канал - вышка. Я работаю в Data Science, очень много материалов отсюда использую в работе. Если хотите прокомментировать по делу, лучше сообщите, что бы вы улучшили?
Да, клацаю подписку. Хорошая, понятная подача. Никогда не занимаясь кодингом, месяц назад озадачился данным вопросом, по купленному курсу многое не доходит даже со второго раза. Надеюсь, Ваш канал поможет))
Возможно это раньше работало, а сейчас нет. Нашел вот такой вариант для фиксации стартовых значений весов: from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.initializers import glorot_uniform model = Sequential([ Dense(1, input_shape=(1,), activation='relu', kernel_initializer=glorot_uniform(seed=1)) ]) model.summary() model.get_weights()
кто нибудь знает курс. Типо зашли в керас, ввели значения и т.д. как установить и настроить по. А не просто уже по готовому коду. Данных курсов если честно пруд пруди. Зачем их плодить
Инфа для подготовленных, для новичков абсолютно бесполезная информация. Начинать нужно с банального привет мир, это тезисно. А в подобных видео авторы рассказывают об инсульте и его последствиях.
Опять по уроку. Проскальзывает мы решили, не мы а конкретно обучающий. А вот как? Попросту говоря возьмет принт эф, можно привести его использование а вот сам процесс от создания до компиляции. Этого попросту нет.
Юлия, как я рад, что нашёл Ваш канал. Очень доступное изложение, то что нужно для меня. Приобрёл Ваш курс по керас и тензорфло, буду изучать. Спасибо ❤
Юлия, добрый день. Благодарю за такое подробное и простое обучение. Долго размышлял, стоит ли этим заниматься (нужно знать же вышмат). Со временем увидел несколько видео по математике, где простым языком описывалось всё происходящее и прямо полюбил ее. Теперь понимаю, что справлюсь и с нейросетями. Направление одно из перспективнейших. Тем более от классического программирования, также как и от веб уже меня воротит, хочу работать с данными. Без колебаний подписался на boosts - буду практиковать изученное. Вам желаю огромного человеческого счастья и профессиональных успехов! ;)
@@dubinin_s На самом деле два фреймворка хороши, TF - разработка google, а PyTorch - facebook, так что они вместе постоянно развиваются Лично мне раньше больше нравился Keras + TF, сейчас нравится больше PyTorch и то наверное из-за того, что чаще приходится с ним работать А так они вдвоем очень замечательные инструменты
Спасибо за то, что объясняете сложные штуки простым и доступным языком!
Пожалуйста!
Огромное спасибо за видео! От 0 в программировании к созданию первой нейронной сети на Keras я шёл больше 2 лет)
Контент на канале очень качественный, перешёл на подписку medium!
Пожалуйста!
И большое спасибо за приятные слова и за подписку, это очень многое для меня значит 😊
Слушаю такие видео можно и 5 лет ползти.
Примите мои соболезнования... думать надо было головой у кого учиться.
@@serhioramires3166 Что за бред? Этот канал - вышка. Я работаю в Data Science, очень много материалов отсюда использую в работе. Если хотите прокомментировать по делу, лучше сообщите, что бы вы улучшили?
Да, клацаю подписку. Хорошая, понятная подача. Никогда не занимаясь кодингом, месяц назад озадачился данным вопросом, по купленному курсу многое не доходит даже со второго раза. Надеюсь, Ваш канал поможет))
Спасибо за доступное изложение!
Спасибо большое за очень понятный и подробный урок!
Пожалуйста!
Рада, что урок понятный :)
Ай да умничка, спасибо тебе огромное, я очень давно искал нормальный hello world для нейросетей. Лукас и подписка.
Отличное видео, продолжай в том же духе!
Классные ушки!
Огроменные слова благодарности Юля за материал!!!)))
Почему-то не работает set_seed даже в вашем блокноте, воспроизводятся всегда разные результаты, в чем может быть дело?
Возможно это раньше работало, а сейчас нет.
Нашел вот такой вариант для фиксации стартовых значений весов:
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.initializers import glorot_uniform
model = Sequential([
Dense(1, input_shape=(1,), activation='relu', kernel_initializer=glorot_uniform(seed=1))
])
model.summary()
model.get_weights()
кто нибудь знает курс. Типо зашли в керас, ввели значения и т.д. как установить и настроить по. А не просто уже по готовому коду. Данных курсов если честно пруд пруди. Зачем их плодить
Инфа для подготовленных, для новичков абсолютно бесполезная информация. Начинать нужно с банального привет мир, это тезисно. А в подобных видео авторы рассказывают об инсульте и его последствиях.
Неинтересен такой формат. Упрщенное обяснение ничего не дает. Очередное нелепое видео...
X_test[...,np.newaxis] - что это за три точки?
Опять по уроку. Проскальзывает мы решили, не мы а конкретно обучающий. А вот как? Попросту говоря возьмет принт эф, можно привести его использование а вот сам процесс от создания до компиляции. Этого попросту нет.
Юлия, как я рад, что нашёл Ваш канал. Очень доступное изложение, то что нужно для меня. Приобрёл Ваш курс по керас и тензорфло, буду изучать. Спасибо ❤
Фиксация веса не работает
Юлия, добрый день. Благодарю за такое подробное и простое обучение. Долго размышлял, стоит ли этим заниматься (нужно знать же вышмат). Со временем увидел несколько видео по математике, где простым языком описывалось всё происходящее и прямо полюбил ее. Теперь понимаю, что справлюсь и с нейросетями. Направление одно из перспективнейших. Тем более от классического программирования, также как и от веб уже меня воротит, хочу работать с данными. Без колебаний подписался на boosts - буду практиковать изученное. Вам желаю огромного человеческого счастья и профессиональных успехов! ;)
Ну срасибо, что хоть не на нас ваша тошниловка сильно не попала
Подскажите, пожалуйста, почему Keras, а не Pytorch?
В дальнейшем планирую такой же цикл занятий по PyTorch
@@machine_learrrning На ваш взгляд, что лучше Tensorflow или Pytorch?
@@dubinin_s На самом деле два фреймворка хороши, TF - разработка google, а PyTorch - facebook, так что они вместе постоянно развиваются
Лично мне раньше больше нравился Keras + TF, сейчас нравится больше PyTorch и то наверное из-за того, что чаще приходится с ним работать
А так они вдвоем очень замечательные инструменты
А если бы в третьем задании было не две цифры, а скажем 10, то это тоже бинарная классификация? Или другим способом решается?
подскажите, почему в нейросети для умножения если к исходным данным(обучающей выборке) добавить х=20 у=60 то всё рушится и ошибка получается гиганская
а как понять сколько нейронов должно быть в скрытом слое?(я про пример с суммой двух чисел)
количество нейронов выбирается в зависимости от сложности сети ( как я понял из других источников)