Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

# График точности обучения и валидации

plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')

plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.legend()

plt.show()

# График потерь обучения и валидации

plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')

plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')

plt.title('Training and Validation Loss')

plt.legend()

plt.show()

```

Описание шагов

– Сбор данных: Использовали `ImageDataGenerator` для загрузки изображений кошек и собак, и автоматического разделения на обучающий и валидационный наборы.

– Разделение данных: Произошло в процессе генерации данных с использованием параметра `validation_split`.

– Обучение модели: Создали и обучили простую сверточную нейронную сеть (CNN) для классификации изображений.

– Оценка модели: Оценили точность модели на валидационном наборе данных.

– Корректировка и оптимизация: Визуализировали графики точности и потерь для определения возможностей улучшения модели.

Этот пример демонстрирует базовый процесс супервайзингового обучения для задачи классификации изображений, используя библиотеку Keras для построения и обучения нейронной сети.

Обучение без учителя (unsupervised learning) – это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных. В отличие от супервайзингового обучения, здесь нет правильных ответов, и модель должна самостоятельно выявлять скрытые структуры и закономерности в данных.

Основные методы обучения без учителя:

Обучение без учителя – это подход, при котором модель обучается на неразмеченных данных. Этот метод позволяет выявлять скрытые структуры и закономерности в данных без необходимости в предварительной разметке. Основные методы обучения без учителя включают кластеризацию, снижение размерности и ассоциативные правила.

1. Кластеризация

Кластеризация – это метод группировки данных в кластеры таким образом, чтобы данные внутри одного кластера были более схожи друг с другом, чем с данными из других кластеров. Этот метод широко используется для сегментации клиентов, анализа текстов, выявления аномалий и многих других задач.