Чичулин Александр - Нейронные сети стр 4.

 Секционирование данных: разделите данные на обучающие, проверочные и тестовые наборы. Обучающий набор используется для обучения нейронной сети, проверочный набор помогает в настройке гиперпараметров, а тестовый набор используется для оценки конечной производительности модели.

6. Проектирование функций: извлечение или создание новых функций из существующих данных, которые могут повысить производительность нейронной сети. Проектирование признаков включает в себя знания предметной области и творческие методы для получения значимых представлений из данных. Этот шаг может включать преобразование признаков, термины взаимодействия, полиномиальные признаки или методы проектирования признаков, зависящие от предметной области.

7. Увеличение данных (необязательно): методы увеличения данных могут применяться, в первую очередь в графических и текстовых данных, для искусственного увеличения размера и разнообразия обучающих данных. Такие методы, как переворачивание изображения, поворот, обрезка или методы увеличения текстовых данных, могут помочь улучшить обобщение модели.

8. Балансировка данных (если применимо): В случаях, когда данные несбалансированы, когда один класс доминирует над другими, рассмотрите такие методы, как избыточная или недостаточная дискретизация, чтобы сбалансировать классы. Это помогает предотвратить смещение в сторону класса большинства и улучшает производительность модели в классе меньшинства.

9. Нормализация данных: Нормализуйте данные, чтобы убедиться, что они имеют среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Нормализация может помочь в улучшении сходимости и стабильности нейронной сети во время обучения.

10. Конвейер данных: Создайте конвейер данных или механизм загрузки данных, который эффективно передает подготовленные данные в нейронную сеть во время обучения и оценки. Это обеспечивает бесперебойную обработку данных и позволяет избежать узких мест в процессе обучения.

Следуя этим шагам, вы сможете получить и подготовить данные, необходимые для эффективного обучения нейронных сетей. Надлежащая подготовка данных имеет важное значение для достижения точной и надежной работы модели

Глава 3: Обучение нейронных сетей для успеха в бизнесе

 Определение целей и задач

Определение целей и задач является важным шагом в любом бизнес-начинании, включая зарабатывание больших денег с помощью нейронных сетей. Четкое определение ваших целей и задач обеспечит направление и цель ваших усилий. Вот основные шаги для определения целей и задач:

1. Определите цель: Определите конкретную цель вашего проекта нейронной сети. Вы хотите оптимизировать бизнес-процессы, улучшить процесс принятия решений, улучшить качество обслуживания клиентов или создать новые потоки доходов? Четко определите всеобъемлющую цель, которой вы будете руководствоваться своими целями и задачами.

2. Установите конкретные цели: Разбейте свою цель на конкретные, измеримые, достижимые, актуальные и ограниченные по времени (SMART) цели. SMART-цели обеспечивают ясность и помогают отслеживать прогресс. Например, ваши цели могут заключаться в том, чтобы добиться определенного процентного увеличения продаж, сократить операционные расходы на определенную сумму или улучшить рейтинги удовлетворенности клиентов.

3. Согласование с бизнес-стратегией: Убедитесь, что ваши цели и задачи совпадают с вашей общей бизнес-стратегией. Подумайте, как нейронные сети могут поддерживать и улучшать существующие бизнес-цели. Такое выравнивание поможет вам расставить приоритеты и сосредоточить свои усилия на областях, которые имеют наибольший потенциал для достижения больших денег.

4. Рассмотрите финансовые цели: определите финансовые цели, которых вы стремитесь достичь с помощью применения нейронных сетей. Это может включать в себя цели роста доходов, повышение маржи прибыли или экономию средств. Ставьте реалистичные, но амбициозные финансовые цели, которые соответствуют потенциалу нейронных сетей в контексте вашего бизнеса.

5. Определите показатели производительности: Определите ключевые показатели эффективности, которые будут использоваться для измерения успеха ваших инициатив в области нейронных сетей. Эти показатели могут включать такие показатели, как рентабельность инвестиций (ROI), коэффициенты удержания клиентов, коэффициенты конверсии или точность прогнозов. Четкие метрики позволяют отслеживать прогресс и принимать обоснованные решения на основе измеримых результатов.

6. Определите ключевые заинтересованные стороны: Определите ключевых заинтересованных сторон, на которых повлияют ваши инициативы в области нейронных сетей. Это могут быть внутренние заинтересованные стороны, такие как руководители, менеджеры и сотрудники, а также внешние заинтересованные стороны, такие как клиенты, партнеры или инвесторы. Рассмотрите их взгляды и цели, чтобы убедиться, что ваши цели совпадают с их потребностями и ожиданиями.

7. Расставьте приоритеты целей: Если у вас есть несколько целей, расставьте приоритеты в зависимости от их важности и потенциального влияния на достижение больших денег. Определите, какие цели должны быть решены в первую очередь, и распределите ресурсы соответствующим образом. Такая расстановка приоритетов помогает сосредоточить усилия и обеспечить эффективное распределение ресурсов.

8. Создайте план действий: Разработайте подробный план действий, в котором изложены конкретные шаги, задачи и сроки, необходимые для достижения ваших целей и задач. Разбейте план на управляемые этапы и распределите обязанности между отдельными лицами или командами. Регулярно пересматривайте и обновляйте план действий по мере необходимости, чтобы адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам.

9. Контролируйте и оценивайте прогресс: Постоянно отслеживайте и оценивайте свой прогресс в достижении поставленных целей и задач. Отслеживайте показатели эффективности, анализируйте результаты и при необходимости вносите коррективы в свои стратегии или тактики. Регулярно сообщайте заинтересованным сторонам о достигнутом прогрессе и отмечайте достигнутые вехи.

10. Итерация и улучшение: Проекты нейронных сетей часто носят итеративный характер. Учитесь на своем опыте, собирайте отзывы и постоянно совершенствуйте свой подход. Адаптируйте свои цели и задачи на основе новых идей, технологических достижений или меняющихся рыночных условий, чтобы ваши стратегии соответствовали цели зарабатывания больших денег.

Следуя этим шагам, вы сможете эффективно определить цели и задачи, которые обеспечат четкую дорожную карту для использования нейронных сетей для зарабатывания больших денег в вашем бизнесе.

 Выбор подходящей сетевой архитектуры

Выбор подходящей сетевой архитектуры имеет решающее значение для успеха моделей нейронных сетей. Архитектура определяет структуру и организацию нейронной сети, включая количество и тип слоев, связи между ними и поток информации. Вот основные шаги для выбора подходящей сетевой архитектуры:

1. Поймите проблему: Получите глубокое понимание проблемы, которую вы пытаетесь решить, и характеристик имеющихся у вас данных. Учитывайте тип входных данных (например, изображения, текст, числовые данные), сложность задачи (например, классификация, регрессия, прогнозирование последовательности) и любые конкретные требования или ограничения.