📈 Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN) в машинном обучении

Рекуррентные нейронные сети — это вид нейросетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Это позволяет обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.

Они используются преимущественно для задач, где нечто цельное состоит из ряда объектов, например, при распознавании рукописного текста или речи.

🌻 Пример из жизни

Предсказание температуры на завтра. RNN учитывает не только текущую облачность и ветер, но и температуру вчера.

⭐ Чем круче, тем сложнее

Если нейросети нужно помнить несколько предыдущих значений, формула состояния меняется. Например: S[1] = S[1] + w[51] * y. То есть сеть добавляет изменения, а не перезаписывает всё.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

📊 Что такое LSTM в машинном обучении

LSTM (Long Short-Term Memory) — это вид рекуррентной нейронной сети (RNN), созданный для работы с последовательными данными, такими как текст, временные ряды или видео. Она решает проблему исчезающего градиента, с которой сталкиваются стандартные RNN, и запоминает долгосрочные зависимости в данных.

➡️ Как это работает

LSTM состоит из ячеек памяти, которые используют гейты, чтобы управлять потоком информации.

1️⃣ Forget Gate (забывающее): решает, какую часть информации удалить из ячейки.

2️⃣ Input Gate (входное): определяет, какие новые данные сохранить в памяти.

3️⃣ Output Gate (выходное): выбирает, что передать в следующую ячейку.

Благодаря этим гейтам, LSTM может хранить информацию на протяжении длительных временных интервалов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

📊 Как обучают нейросети в машинном обучении

В машинном обучении есть два ключевых подхода:

➡️ Обучение с учителем (Supervised Learning)

— Даем модели готовые примеры с правильными ответами.
— Она анализирует их и учится предсказывать верные результаты.
— Работает для задач типа распознавания лиц, переводов, рекомендаций.

➡️ Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

— Никаких готовых ответов! Модель сама ищет закономерности в данных.
— Помогает находить группы, аномалии и скрытые связи.
— Используется в кластеризации, анализе данных и поиске инсайтов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

📊 Что такое регрессия в машинном обучении

Регрессия — это когда по исходным данным мы предсказываем новые цифры.

➡️ Зачем это нужно

Регрессия помогает выявлять зависимости между переменными и строить прогнозы.

➡️ Как это работает

Алгоритм обучается на прошлых данных, находит закономерности и строит модель, которая может делать прогнозы для новых входных данных.

⭐ Примеры

▪️ Определение стоимости недвижимости на основе площади, расположения и других факторов.

▪️ Прогнозирование продаж товаров в зависимости от сезона и спроса.

▪️ Оценка уровня дохода по возрасту, образованию и опыту работы.

▪️ Анализ влияния температуры на потребление электроэнергии.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение