2.5* Классификация. Нейронки

Внимание. Этот блокнот лучше запускать на google colab. Библиотека pytorch весит около 5 гб, и не факт, что заработает на всех устройствах.

Содержание семинара:

1. Задача классификации

   • Определение

   • Логистическая регрессия

   • Метрики качества

     • Precision, Accuracy

2. Построение многослойного персептрона

   • Простой пример

   • Общая формулировка. Виды функций активации

   • Почему оно работает? Теорема Колмогорова-Арнольда

3. Обучение перспетрона

   • Обратное распространение ошибки

   • Dropout

   • Стохастический градиентный спуск

4. Распознование рукописных цифр. Датасет MNIST. Реализация на torch

   • Загрузка датасета

   • Беглый осмотр датасета

   • Определение модели

   • Обучение

   • Тест

5. Домашнее задание