Специалисты Data Science делятся на два лагеря: те, кому кажется, что нейросети обучаются слишком медленно, и те, кому скоро тоже начнёт так казаться. В этой статье мы расскажем, как проанализировать и «прокачать» приложения машинного обучения с помощью профилирования.

В современном мире считается, что Big Data — ключ к созданию успешных проектов машинного обучения. Но проблема в том, что данных часто бывает недостаточно. И построить на них хорошую нейросеть — всё равно что пытаться проехать 1000 километров на внедорожнике с одним литром бензина. В этой статье мы поделимся советами по улучшению моделей машинного обучения […]

Законы квантовой механики в теории позволяют создать новый тип вычислительных машин, способных решать сверхпроизводительные задачи, недоступные даже самым мощным современным суперкомпьютерам. Квантовые процессоры смогут манипулировать огромными объёмами данных за один проход и моделировать нейронные сети экспоненциального размера. В этой статье мы расскажем об особенностях и преимуществах квантового искусственного интеллекта по сравнению с классическим машинным обучением.

В шестой лекции мы начали рассказывать про обучение нейросетей: выяснили, как выбрать функцию активации, подготавливать данные, настраивать параметры и следить за процессом. Сегодня мы продолжим обсуждение и подробнее рассмотрим оптимизацию, регуляризацию и передачу обучения.