Рекомендуемый порядок просмотра: 1. Нейронные сети за 10 минут: ua-cam.com/video/GT6imQDxqko/v-deo.html 2. Как обучить нейронную сеть: ua-cam.com/video/uWd9nyn0ql8/v-deo.html 3. Нейронная сеть на Python с нуля: ua-cam.com/video/xMz7XSaqdRA/v-deo.html 4. Обратное распространение ошибки: ua-cam.com/video/bW4dKxtUFpg/v-deo.html 5. Обучение нейронной сети на Python: ua-cam.com/video/bXGBeRzM87g/v-deo.html
Сейчас в мире развелось много жуликов в разных направлениях, это беда не прошла мимо и разработчиков нейронных сетей. Нейронная сеть - это большой математический обман, где основа - это простой подбор чисел под заранее нужный результат… Прежде чем понять структуру нейрона и её обучения давайте рассмотрим простой пример: 12+Х=48, нам известно уже два числа - это 12 и конечный 48. Теперь чтобы найти «Х» мы к Х в цикле добавляем числа от 1 до 100 и проверяем на результат пока не узнаем, что «Х» это 4, на этом принципе строится и вся нейронная сеть... Вот вам простой пример нейрона: 1$=73.82 рубля. 1$ = 73,82 руб. 73,82 / 100$ = 0,7382 120$ * 0,7382 * 100 = 8858.4 Вы можете подставлять любое число и получать нужный правильный результат. Но вам горе разработчики предложат обучение нейрона… где перебор чисел будет занимать уйму времени…. А всего-то надо одно разделить на другое и получить желаемое «0,7382». Весы нейрона - это «Х» который и надо для эффектности в цикле найти. 0,7370+1… = 0,7382.
Наконец-то нашел кого-то, у кого "Пишем с нуля" не равно "Для начала подключим тензорфлоу" Лайк, подписка, а там посмотрим, может и до колокольчика дойдёт 👍
Дружище ты просто красавец. Килотонны разрозненной информации из интернета, в этом видео ты сложил в последовательную цепочку знаний о нейросетях! Браво! Я просто похлопаю!!!
Ааааа, я влюбилась!!😄 Далеко не все понятно, но очень хорошо структурирует то, о чем читала ранее. В конце просто орнула чайкой на «Всех же мучает вопрос - где брать веса???»😂 Спасибо за такой контент: яркий и информативный))
Идеальная подача! Если бы по всему CS были такие восхитительные обучающие видео, программисты бы без труда лутали петабайты качественных знаний и конкуренция на рынке IT превысила бы все мыслимые и немыслимые границы!
Привет! Мне не так уж много лет, 3- 4 года пишу сайты на react node js, до этого учил python сейчас решил вернуться и посмотреть про нейронки, автору спасибо большое, прям такое детское влечение появилось ❤
Начало хорошее, и сам ролик, но есть вопросы и пожелания, что хотелось бы видеть дальше: 1) подготовка своих собственных датасэтов 2) обоснование почему модель построена именно так (количество слоев, количество нейронов, выбранные гиперпараметры, выбранные оптимизаторы, выбранные функции потерь, как эти параметры настраивались по результатам обучения), как пришли к оптимальным настройкам, показать результаты испытаний, понятно что методом проб и ошибок, но какие изменения вносились отталкиваясь от первых испытаний, и чем руководствовались в их выборе для улучшения модели, например в результате обучения получили accuracy 0.5, хотим улучшить модель и переобучить, делаем такое-то изменение в модели, руководствуемся тем-то и тем-то. Хотелось бы видеть рассуждения по настройке гиперпараметров на первых полученных результатах. Тогда видео будет полезное. Удачи!
очень подробно и грамотно все объясняете. правда иногда нужно по 2-3 раза переслушать. лайк и ждем новых роликов. От себя прошу разобрать сверточные сети с 0. также как и этот пример
Пишу свой фреймворк для нейросетей на C# и HLSL, полносвязные уже обучаются успешно, свёрточные дописываю, увлекательная работка. Хотя Дмитрий в какой то из лекций и говорил использовать готовые фреймворки, но ничто так не даст опыта, как написание этого всего с нуля самому)
Умоляю, автор, создайте курс по Pytorch. На русскоязычном ютубе, никто не может понятно объяснять, как вы. Не знаю, по какой причине вы перестали выпускать видео, но у вас талант! Не бросайте свою аудиторию!
Дмитрий порекомендуй курсы-школу для начала обучения по нейронным сетям. Что-то типа нетоло или фактори япрактика...Интересно твое мнение по данному вопросу.
Теория про обратное распространение ошибки: ua-cam.com/video/bW4dKxtUFpg/v-deo.html . То же самое через код -- в следующем видео, которое уже на подхоже.
Какой фреймворк в следующем видео? А следующее видео будет? В этом году? Ну если планируется следующее видео, тогда хотелось бы с использованием фреймворка PyTorch
Но это фантастика в чистом виде. Дискета конечно старовато, тут нужен специальный компилятор 🙂 И ещё вопрос почему программу пишите на VS Code. Наверняка нужен какой-то плагин или расширение. Я использую Пи Шарм подойдёт ли он обучению на Питон.
Чувак. Ты круто все обьяснил. С тобой можно как то связаться, поговорить? Я до этих нейросетей дошел 1.5 года назад. С тех пор раздумывал что их пишут мб люди в каких то белых халатах дето в лабе под землей. Теперь я не думаю, что это уже так сложно. Но вот вопрос где их можно применять, и т.д. Например в разработке игр с дополненой реальностью. Если интересно, ответь мне пож., я тебе скину почту, я думаю мы найдем о чем переговорить. Возможно буду готов у тебя заниматся платно, интересуюсь играми с доп. Реальностью.
привет! имею большой интерес к ИИ и считаю, что технология будет развиваться далее и внесет ощутимый вклад в повледнев каждого. Скажи пожалуйста, могбы ты подсказать роадмап от новичка до специалиста по нейросетям?(достаточного для трудоустройства). в данный момент изучаю питон на степике.
Рекомендуемый порядок просмотра:
1. Нейронные сети за 10 минут: ua-cam.com/video/GT6imQDxqko/v-deo.html
2. Как обучить нейронную сеть: ua-cam.com/video/uWd9nyn0ql8/v-deo.html
3. Нейронная сеть на Python с нуля: ua-cam.com/video/xMz7XSaqdRA/v-deo.html
4. Обратное распространение ошибки: ua-cam.com/video/bW4dKxtUFpg/v-deo.html
5. Обучение нейронной сети на Python: ua-cam.com/video/bXGBeRzM87g/v-deo.html
Хочу рандом.
Оставляйте пожалуйста ссылку на исходный код урока в описании или комментариях
Сейчас в мире развелось много жуликов в разных направлениях, это беда не прошла мимо и разработчиков нейронных сетей.
Нейронная сеть - это большой математический обман, где основа - это простой подбор чисел под заранее нужный результат…
Прежде чем понять структуру нейрона и её обучения давайте рассмотрим простой пример:
12+Х=48, нам известно уже два числа - это 12 и конечный 48. Теперь чтобы найти «Х» мы к Х в цикле добавляем числа от 1 до 100 и проверяем на результат пока не узнаем, что «Х» это 4, на этом принципе строится и вся нейронная сеть... Вот вам простой пример нейрона: 1$=73.82 рубля.
1$ = 73,82 руб.
73,82 / 100$ = 0,7382
120$ * 0,7382 * 100 = 8858.4
Вы можете подставлять любое число и получать нужный правильный результат. Но вам горе разработчики предложат обучение нейрона… где перебор чисел будет занимать уйму времени…. А всего-то надо одно разделить на другое и получить желаемое «0,7382». Весы нейрона - это «Х» который и надо для эффектности в цикле найти. 0,7370+1… = 0,7382.
Я в шоке, почему так мало просмотров? Подача, монтаж, Боже, да даже на доске написал все что нужно. Высший пилотаж, браво!
Тема гниль, в России людям жрать нечего, какие нейронки?
@@zelmanfeig5404 кому там жрать нечего? Идите на работу и будет Вам и еда и праздники, легче сидеть и обвинять всех подряд?:)
@@helpless3526 Людям жрать нечего, воровская экономика, все воруют, но ни у кого ничего, в результате, нет. Вот если б не воровали..
Малл видео с 2017
Мало видео
Супер! И анимация, и подача, и информация - всё на уровне! Продолжайте в том же духе! Подписка и лайк!
Спасибо! Следующее видео уже выложено, и еще одно на подходе.
@@ДмитрийКоробченко-л2й сутки вчера смотрел всякую ф-ню. сегодня нашел твои видео. и все понял. ппц . спасибо
Наконец-то нашел кого-то, у кого "Пишем с нуля" не равно "Для начала подключим тензорфлоу"
Лайк, подписка, а там посмотрим, может и до колокольчика дойдёт 👍
Ничего не понял, но очень интересно) Придется изучить петон и линейную алгебру
Полтора года назад подписался после анонса на ODS. Качество картинки шикарное, не забрасывай пожалуйста)
Работаем!
Дружище ты просто красавец. Килотонны разрозненной информации из интернета, в этом видео ты сложил в последовательную цепочку знаний о нейросетях! Браво! Я просто похлопаю!!!
Как сломать мозг за 15 минут))) Очень крутая подача, спасибо!
Ааааа, я влюбилась!!😄
Далеко не все понятно, но очень хорошо структурирует то, о чем читала ранее.
В конце просто орнула чайкой на «Всех же мучает вопрос - где брать веса???»😂
Спасибо за такой контент: яркий и информативный))
Идеальная подача! Если бы по всему CS были такие восхитительные обучающие видео, программисты бы без труда лутали петабайты качественных знаний и конкуренция на рынке IT превысила бы все мыслимые и немыслимые границы!
Вот ты и вернулся!!! Я по твоим видео защитил проект нейронки своей на городской конференции)
Огромное спасибо. Залез в эту тему и никаких нормальных гайдов не находил. Ютуб посоветовал ваши ролики) Прям все доступно и понятно объясняете.
А монтаж просто от Бога) Добавить юмора в данные ролики было очень хорошей идеей. И с настроением хорошим, и со знаниями
Отличная подача, наконец то нашёл подходящее "понятное " обучение
Привет! Мне не так уж много лет, 3- 4 года пишу сайты на react node js, до этого учил python сейчас решил вернуться и посмотреть про нейронки, автору спасибо большое, прям такое детское влечение появилось ❤
Начало хорошее, и сам ролик, но есть вопросы и пожелания, что хотелось бы видеть дальше: 1) подготовка своих собственных датасэтов 2) обоснование почему модель построена именно так (количество слоев, количество нейронов, выбранные гиперпараметры, выбранные оптимизаторы, выбранные функции потерь, как эти параметры настраивались по результатам обучения), как пришли к оптимальным настройкам, показать результаты испытаний, понятно что методом проб и ошибок, но какие изменения вносились отталкиваясь от первых испытаний, и чем руководствовались в их выборе для улучшения модели, например в результате обучения получили accuracy 0.5, хотим улучшить модель и переобучить, делаем такое-то изменение в модели, руководствуемся тем-то и тем-то. Хотелось бы видеть рассуждения по настройке гиперпараметров на первых полученных результатах. Тогда видео будет полезное. Удачи!
Спасибо за предложения! Частично это будет показано в следующем видео. Более детально скорее всего также будет, но в будущем.
Круто!
Вспомнил всю университетскую программу по нейронкам в питоне, пока смотрел это видео!
Спасибо за ваш труд!
Поставил лайк сразу не глядя, но это видео просто прекрасно. Монтаж божественный. Очень жду следующий ролик
очень подробно и грамотно все объясняете. правда иногда нужно по 2-3 раза переслушать. лайк и ждем новых роликов. От себя прошу разобрать сверточные сети с 0. также как и этот пример
Главный вопрос: когда будет следующий ролик?)
Восхитительный контент, хоть что-то полезное и интересное нашел на Ютубе за долгое время
Следующий вышел: ua-cam.com/video/bW4dKxtUFpg/v-deo.html . И еще один уже на подходе.
лучшее наглядное видео про нейронки, которое я видел
Боже, что за топ, я не могу остановится! Продолжай!! Ааа я твой фанат!
Интересный контент!я ранее почему то не находил ваши ролики! Информация довольно углубленная по теме нейронки ,почему так мало просмотров тоже удивлен
Четкое объяснение! Респект!
Я 2 дня пытаюсь разобраться в этих нейросетях, и сейчас у меня уже на 4 минуте жевало трескается), а так довольно понятно объясняешь
Пишу свой фреймворк для нейросетей на C# и HLSL, полносвязные уже обучаются успешно, свёрточные дописываю, увлекательная работка. Хотя Дмитрий в какой то из лекций и говорил использовать готовые фреймворки, но ничто так не даст опыта, как написание этого всего с нуля самому)
Про класс Neuron ох как жизненно 😅😶 прям классика. А видео шикарное🔥
Умоляю, автор, создайте курс по Pytorch. На русскоязычном ютубе, никто не может понятно объяснять, как вы. Не знаю, по какой причине вы перестали выпускать видео, но у вас талант! Не бросайте свою аудиторию!
Я последний раз лайк ставил год-2 назад, но этот ролик реально заслужил лайка, автор - мое уважение
продакшн запредельно крутой! классное решение с весами из будущего ))
Подача и объяснение просто чудо, гигантское спасибо!!!
Классный формат👍👍👍, супер❤. Все чётко, автор молодец❤
Ну блин воще!!!!!!Просто гений. Респект от доктора физмат наук
Здорово, просто фантастическая подача, очень интересно, хочу повторить
Вообще забавно что по сути определение это: (входные данные => МАГИЯ => ВЫХОДНОЙ РЕЗУЛЬТАТ)
Подача - огонь!
Блин мужик, мой мозг поплыл ровно так же, как и твоя анимация на фоне консоли=))
Жаль что вы забросили канал,вы то обьясняли классно,и анимация,монтаж всё было крутым
Дмитрий, здравствуйте. Сделайте, пожалуйста, видео про библиотеку Numpy
Тонкий стеб про будущее и дискету засчитан ))
Почему у него так мало подписок ?????? людииии все на офигеном уровне монтаж особено
Отличный материал, Дмитрий! Браво!
Очень нравится подача контента, смотреть приятно
У меня один очень важный вопрос, а дискету куда вставил?
какой же ты ахуенный Дима!!!!
не бросай это дело с нейронками, я хочу больше !!!!!!!!
Не ожидал увидеть такое качество материала на русском! Браво!
было ооочень интересно, но ничего не понятно. Классное видео. Спасибо. Больше такого контента!!
Очень познавательно и доступно!
Дмитрий порекомендуй курсы-школу для начала обучения по нейронным сетям. Что-то типа нетоло или фактори япрактика...Интересно твое мнение по данному вопросу.
Да, хоробы узнать что такое градиентный спуск и метод обратного распространения. Через код. Ждём.
Теория про обратное распространение ошибки: ua-cam.com/video/bW4dKxtUFpg/v-deo.html . То же самое через код -- в следующем видео, которое уже на подхоже.
Респект, очень информативно.
Не знал, что так можно! ЛАЙК)
8:39 Не знал, что-ж, лайк
Отлично. Большое спасибо!
Сделай пост, как так красиво оформить студию под питон
А если так подумать я даже в 13 лет понял много чего спс
Какой фреймворк в следующем видео? А следующее видео будет? В этом году?
Ну если планируется следующее видео, тогда хотелось бы с использованием фреймворка PyTorch
PyTorch
@@ИловМакс спасибо за напоминание! Я пропустил последние два видео! За весь год...
И спасибо за поправку
Здравствуйте, Дмитрий. Подскажите, пожалуйста, как вы обучили нейронную сеть? Откуда взяли веса?
Спасибо!
Дядь ты ОЧЕНЬ крут!
Спасибо! Это очень интересно!
так и при первом прогоне с рандомными данными получился правильный ответ - можно было время сэкономить))
А откуда взялись данные для весов? Тоже из потолка? Это рандомный набор цифр?
Начальные - да.
Да
вы лучший, спасибо большое за объяснение!
Отлично, спасибо!
Дмитрий, здравствуйте!
Подскажите, как с Вами можно связаться по вопросу сотрудничества?
Здраствуй можешь посоветовать что ни будь из литературы дл навичков
Да, ликбез нужен по всему синтаксису Питона, если не сложно
Будет
Капец такой толковый канал видео уже 3 года и так мало подписчиков....
Супер!! Дайте код получения весов пожалуйста!
Классный ролик, очень интересно, но мне ничего не понятно. Завидую программистам.
Только что на Datacamp ирисы классифицировал, зашел сюда, тоже ирисы... интересно...
Это пример из книги "Создаём нейронную сеть". Автор Тарик Рашид. Там действительно все рассматривается с 0. А здесь просто отрывок
классное видео.... было бы класно обучить нейро сети для нахожедени 4 точек Boundary Box
количество нейронов на скрытом слое лучше брать меньше чем на входном слое
где ты когда так нужен (шел 2024 год)
Дмитрий, ты классный, хочу от тебя детей. Спасибо за доступное объяснение и качественные видео! Хоть и раз в несколько лет
А можно то же самое объяснить семилетнему ребёнку, чтобы он понял и повторил?
"если вы не можете объяснить что-то шестилетнему ребенку, значит вы сами что-то не поняли"
Кто нибудь хоть знает, что идею про распознование Ириса он в точности скопировал из книги Python и машинное обучение😞
Может быть уже и поздно, но хотелось бы увидеть, как написать нейронку на C# и обучить ее... Хотя бы на тех же цветах, что и в этой серии...
Где сам алгоритм и его реализация обучения сети !?????
однозначно лайк. Отличный контент
можешь скидывать код в описание пожалуйста
This video is very informative and useful. Bro, thank u for it!
Крутой ник. По нему и не скажешь какой язык для тебя родной...
Реализуйте, пожалуйста, нейронку на Keras. Буду очень благодарен!
Почему уже 2 недели нет видео? Блин опять через пол года видать будет
Блин, очень крутой ролик (и шутки, и подача, монтаж). Жаль автор ведет канал неактивно (
А для совсем новеньких есть видео?
Благодарю вас!
Качественно
Но это фантастика в чистом виде. Дискета конечно старовато, тут нужен специальный компилятор 🙂 И ещё вопрос почему программу пишите на VS Code. Наверняка нужен какой-то плагин или расширение. Я использую Пи Шарм подойдёт ли он обучению на Питон.
неужели?
Чувак. Ты круто все обьяснил. С тобой можно как то связаться, поговорить? Я до этих нейросетей дошел 1.5 года назад. С тех пор раздумывал что их пишут мб люди в каких то белых халатах дето в лабе под землей. Теперь я не думаю, что это уже так сложно. Но вот вопрос где их можно применять, и т.д. Например в разработке игр с дополненой реальностью. Если интересно, ответь мне пож., я тебе скину почту, я думаю мы найдем о чем переговорить. Возможно буду готов у тебя заниматся платно, интересуюсь играми с доп. Реальностью.
Где сейчас можно обучиться сетям на питоне, только бесплатно, только Ютуб?
Рекомендую посетить ods.ai/ . У них и свои курсы есть (от сообщества), и в их слаке есть много ссылок на другие бесплатные курсы
Когда видео следующее? Сказал вроде бы совсем скоро
а это какой персептрон? двухслойный?
персептрон - это простая нейронная сеть.
Воу, мой лайк меняет значение с 4,4 тыс. на 4,5 тыс. Мощный лайк!
вот вам завод по производству доширака
Великолепно лайк подписка 😍
А можно нейронку на jax?)
Извлекатор три тысячи. Ради этого стоило полностью смотреть) ну и ради клевой инфы
привет! имею большой интерес к ИИ и считаю, что технология будет развиваться далее и внесет ощутимый вклад в повледнев каждого. Скажи пожалуйста, могбы ты подсказать роадмап от новичка до специалиста по нейросетям?(достаточного для трудоустройства). в данный момент изучаю питон на степике.
Я не специалист, но наверное сначала следует изучить математику, те же матрицы