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Поддержать канал можно оформив подписку на https://boosty.to/machine_learrrning Канал в TG https://t.me/machine_learrrning Группа в VK https://vk.com/machine_learrrning Курсы на платформе Stepik: 1. Библиотеки Python для Data Science https://stepik.org/a/129105 2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) https://stepik.org/a/127274 Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: Как обучаться по батчам (batch_size)? Как при обучении считать метрики и на тесте (validation_data)? Как обучаться на генераторах? И как визуализировать процесс обучения? Ссылка на ноутбук https://colab.research.google.com/drive/19hn26sPpju5X_Tf6YozeCeNNS3CVHZaA Плейлист НЕЙРОННЫЕ СЕТИ https://youtube.com/playlist?list=PLkJJmZ1EJno4lRvtQjQrNNACpeMLOd-SD 0:00 Введение 0:36 Поддержка https://boosty.to/machine_learrrning 1:05 Boston Housing Dataset 1:59 Масштабирование данных со стандатизацией 3:00 Архитектура сети для задачи регрессии 4:07 Обучение нейросети 4:39 Что такое batch_size 6:40 Какой выбрать batch_size 7:34 Что такое steps_per_epoch 8:30 Что такое validation_split 10:07 Что такое validation_data 10:39 Что такое validation_batch_size 11:20 Что такое validation_freq 12:43 Как обучать нейросеть, когда данные не помещаются в память 14:46 Генераторы для обучения нейросети 15:22 Итерация по генератору 16:09 Обучение на генераторах 17:16 Callback History (keras.callback.history) 18:37 Визуализация функции потерь при обучении нейросети 19:31 Резюме занятия 19:51 batch_size 20:18 steps_per_epoch 20:27 validation_split 20:41 validation_data и validation_batch_size 20:52 validation_freq 21:01 обучение на генераторах 21:15 callback history 21:34 ♡
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