
Искусственные нейронные сети сейчас находятся на пике популярности. Можно задаться вопросом, сыграло ли громкое название свою роль в маркетинге и применении этой модели. Я знаю некоторых бизнес-менеджеров, радостно упоминающих об использовании в их продуктах «искусственных нейронных сетей» и «глубокого обучения». Так ли рады были бы они, если бы их продукты использовали «модели с соединёнными кругами» или «машины „совершишь ошибку — будешь наказан“»? Но, вне всяких сомнений, искусственные нейросети — стоящая вещь, и это очевидно благодаря их успеху во множестве областей применения: распознавание изображений, обработка естественных языков, автоматизированный трейдинг и автономные автомобили. Я специалист по обработке и анализу данных, но раньше не понимал их, поэтому чувствовал себя мастером, не освоившим свой инструмент. Но наконец я выполнил своё «домашнее задание» и написал эту статью, чтобы помочь другим преодолеть те же самые препятствия, которые встретились мне в процессе моего (всё ещё продолжающегося) обучения.
Код на R для примеров, представленных в этой статье, можно найти здесь в Библии задач машинного обучения. Кроме того, после прочтения этой статьи стоит изучить часть 2, Neural Networks – A Worked Example, в которой приведены подробности создания и программирования нейросети с нуля.
Читать полностью »