Matplotlib – библиотека для визуализации данных с помощью разнообразных графиков и диаграмм.
TensorFlow – платформа для разработки и тренировки нейронных сетей, созданная Google.
Keras – высокоуровневый API для работы с нейронными сетями поверх TensorFlow. Упрощает создание моделей.
Scikit-Learn – реализует множество алгоритмов машинного обучения, а также функции предобработки данных.
Если говорить о глубоком обучении, то основными инструментами в Python являются библиотеки TensorFlow, Keras и PyTorch. Они позволяют быстро создавать и обучать нейронные сети разных архитектур.
Пример кода классификации изображений на Python
Чтобы продемонстрировать использование Python для решения задач ИИ, рассмотрим пример классификации изображений с помощью сверточной нейронной сети.
Рисунок №1. Сверточная нейронная сеть.
Данный пример демонстрирует загрузку данных MNIST, создание и тренировку сверточной нейронной сети в Keras на языке Python, а также оценку качества обученной модели. С помощью Python можно реализовать практически любые архитектуры нейронных сетей и алгоритмы машинного обучения для решения задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и других приложений ИИ.
Таким образом, благодаря простоте, мощным библиотекам и растущей популярности, Python стал одним из наиболее востребованных языков для программирования в задачах искусственного интеллекта. Зная Python и его библиотеки для машинного обучения и глубокого обучения, можно приступать к разработке собственных интеллектуальных систем и приложений ИИ.
Глава 3. Математика и статистика для ИИ
Математика и статистика являются фундаментальной основой для методов и алгоритмов искусственного интеллекта. Рассмотрим подробно ключевые разделы математики и статистики, применяемые в ИИ.
Линейная алгебра
Линейная алгебра – раздел математики, который изучает векторные пространства, линейные отображения, матрицы. Эти объекты имеют фундаментальное значение для математических моделей и вычислений в ИИ.
Основные понятия линейной алгебры:
Вектор – математический объект, характеризуемый направлением и величиной. Векторы широко используются в ИИ для представления данных.
Матрица – прямоугольная таблица чисел, применяется для линейных преобразований векторов. Матрицы позволяют удобно хранить и анализировать данные для ИИ.
Линейное преобразование – отображение векторов, при котором сохраняются операции сложения векторов и умножения вектора на число. Преобразования данных в ИИ часто являются линейными.
Ранг матрицы – характеристика, показывающая количество линейно независимых строк или столбцов. Применяется в методе главных компонент для снижения размерности данных.
Определитель – числовая характеристика квадратной матрицы, отражающая её свойства. Используется для вычисления обратной матрицы, решения систем уравнений.
Собственные значения и векторы – специальные скаляры и векторы, удовлетворяющие уравнению A x = ? x. Применяются в спектральном анализе данных, PCA.
Линейная алгебра находит широкое применение в машинном обучении:
Регрессионные модели основаны на вычислении векторов весов и смещений.
Нейронные сети используют линейные преобразования для каждого слоя и нелинейные активационные функции.
Метод опорных векторов применяет линейную классификацию в пространстве большей размерности.
Метод главных компонент использует линейные преобразования и вычисление собственных значений матрицы ковариации.
Рекуррентные нейронные сети основаны на матричных преобразованиях последовательностей.
Таким образом, линейная алгебра обеспечивает математический язык для анализа данных, обучения алгоритмов и представления моделей в искусственном интеллекте.
Математический анализ
Математический анализ изучает скорость изменения функций, производные и интегралы, ряды Фурье. Эти инструменты крайне важны для оптимизации – ключевого компонента обучения ИИ.
Основные понятия математического анализа:
Производная – характеризует скорость изменения функции в данной точке.
Градиент – вектор, составленный из частных производных функции по всем переменным.
Интеграл – обобщённая операция поиска площади под графиком функции.
Ряд Фурье – представление функции в виде суммы тригонометрических функций.
Математический анализ применяется в ИИ для:
Вычисления градиента в методах оптимизации: градиентный спуск, SGD.
Вывода уравнений обратного распространения ошибки для обучения нейронных сетей.
Вычисления интегралов в Bayes классификаторах и других вероятностных моделях.
Анализа периодических сигналов с помощью рядов Фурье, например в задачах распознавания речи.
Исследования сходимости рядов с помощью интегрального признака Коши.
Построения оптимальных алгоритмов методом динамического программирования.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/book/vitaliy-aleksandrovi/stante-specialistom-po-ii-vse-chto-vam-nuzhno-znat-o-69501865/?lfrom=174836202) на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
