:    .  ,    
 


:    .  ,            ,      .         ,     -  Telegram-.  ,    ,   PyTorch, TensorFlow  Hugging Face,   , ,     .     ,      ,    .     ,        .





 

:    .  ,    



      

      ,  ,     ,   , , ,  .   "",     ,       ,     .   .

     ,  ,   ,       .   ,  ,     .   :        ,      :       ?

      :        . ,  ,   ,  .   , ,      .         .     , , .    .

      ,        :     ,  .        ,     .         ,     .        .

,    . ,   .       :    ,   ,  ,             .          .

    

         .      ,    open source.     :    ,    .

 :

*          ;

*   ,      ;

*      ,     ;

*         ;

*              ,   CRM,   -.

      .      .      ,  Python    ,   .

      ,    .

    . .

   

    

 ,       .     ,   ,         .      .

     ,   .    ,       PyTorch     -.      ,  ,   ,       .

    ,           .         :     , , .     ,       ,      .

   .    .

          .

   :

-, , -

   .    ,         . ,     .      .       :

*      : , ,     ;

*  ,        ;

*  -,    ,     ;

*              ,       .

     .

       ,   .

 1.   ,    

  :

  , , 

    ,      .  ,      ,            .    YouTube                   ,   ,   .

  ,  , ,  , ,      .

   ,   . ?        ,   .      :    ,    ,  ,  .

      ,    .

                ,    .

 :

   (  )

    ,   ,      .      :    ,      ,   ,     .

   :

*     -,     ,    - ,         .

*    .     (,  ,    ),     (,        ).

*         ,   ,  ,  .

   . ,    :

           ,   .

   .   .         ,        .

   :    ,     .

  :        .

            .

  , ,      ,       :  ,    ,     .  .

  ,           .     ,  ,       .

 1.   ,    

  :

  , , 

    ,      .  ,      ,            .    YouTube                   ,   ,   .

  ,  , ,  , ,      .

   ,   . ?        ,   .      :    ,    ,  ,  .

      ,    .

                ,    .

 :

   (  )

    ,   ,      .      :    ,      ,   ,     .

   :

*     -,     ,    - ,         .

*    .     (,  ,    ),     (,        ).

*         ,   ,  ,  .

   . ,    :

           ,   .

   .   .         ,        .

   :    ,     .

  :        .

            .

  , ,      ,       :  ,    ,     .  .

  ,           .     ,  ,       .

        

    ,   IT-,     . ,  -   : , , .   . ,    ,    .          5   .

  :

*    PyTorch, TensorFlow, scikit-learn      .

*  ,           .

*    Gradio          .

      .     .  ,   GitHub,  StackOverflow   ,      .    .        -  HTML, Excel  Photoshop.

   ?

,   .          .       ,   .      ,  ,   .

 :      , .

  : , , , 

 ,   ,    :    ,          .        ,      .

     .     ,      (   ),  ,        .

 .      .  : , ,    ,    .

  ?   .             ,      , , .

 ,     , , .    .      (,       ).      (, ,     ,   ).  ,       ,    , , .

     .      ,      .  ,  .        .     .     ,      ,   .

       .    , :  ?  ?  ?    ? .

     :    ,    .

 2.  : 

:   

   ,      .   ,  ,       .   ,            .    :       ,   38,         .   ,   .

 1957         ,    :      ?      ,  ,   ,     .       ,     .

     , ,       .  : ,  !,      Mark I Perceptron, ,     ,       .

   ,  1969 ,            Perceptrons,  ,    :      XOR    ,     .      ,            .

  .  ,  .         :  ,    ,       .

   1980-,          .      ,       .   :      ,     .     , ,       .

    ?     ,    .      ,   ,     ,        ,   ,    .

  :    

          .    ,    :     ,    ,    ,   .     :   ,    .

:     .    - : , , , ,    . ,      : ,  ,    .    ,     .           .     :

z = x?w? + x?w? + x?w? +  + b

 x  , w  ,  b       (bias).       .       ,    .

       ,   .      :      ,    .    : , ReLU,       .       :  ,  .

  ?    . :      ?       ?     ?    ,         .        ,  .

      .   :  ,  .       ,  , -  .  .  .        ,     .    :  ,  ,      .

     ,       ,       .    ,   .   ,   .      .          .

     :     .          XOR,     ,     ?   .    .               .

:    Python

 ,   ,      ,      .    ,       Python.     ,  . ,        .

 :

      .        x?  x?,       : 0  1.  ,       ,    .

 ():

import random



#    

w1, w2 = random.random(), random.random()

b = random.random()



#   ()

def activate(z):

return 1 if z > 0 else 0



#  :    

data = [

([0, 0], 0),

([0, 1], 0),

([1, 0], 0),

([1, 1], 1), #       ""

]



#  

for epoch in range(20):

total_error = 0

for (x1, x2), target in data:

z = x1*w1 + x2*w2 + b

pred = activate(z)

error = target  pred

#    

w1 += error * x1 * 0.1

w2 += error * x2 * 0.1

b += error * 0.1

total_error += abs(error)

print(f" {epoch}:  {total_error}")

       .  ,   ,   .    .

    :

*    ,   .

* ,       .

*       ,     .

*    ,   .

    -:

1. ׸   .

   ,   0 ()  1 ().     : x % 2.

2.   .

   ,   0,   30,  1,  30  .        ,    .

3.   ().

    . ,  = 1,  = 1,     0.    ,   .

        .    ,   ,  .           ,    .

 3.    

       ,   :    ,  ,    .           ,         .     .

        . ,   ,  , .       ,    ,       .  ,         .

    .    .       ,   80-.        ,  .

  :

*  ,     ,

* ,     ( ,   ),

*   NumPy      ,

*     -:   ,    .

   ""     , ,      :

    

    ,  :     ,      .        . ,     ,   : [0.5, -0.2].     ,     .

  ,     ?  ?                .        ,  :       .

    .

     (  ),           ( ),      :  ,      .

:

*   3 : ,   ;

*  2    :    ,     ;

*    2   3 :

[0.1, -0.2, 0.5] ?  1

[0.3, 0.4, -0.1] ?  2

    ,  [180, 75, 30],              :   .

       ,     :  ?  ? .

         :    ,  ,  .        .

    :   ( !)   ,    :

  :   ( !)

       ,     .    .       ,        .

,     ,     .      .    ,      .  ,    .      ,    .

      .  ,          .

 :

*   ,

* ,      ,

* ,       ,

*     ,   -,

* .

   ,   ,     .

:   .   ,  .      ,        ,     ,   - .          .

        .       .

,    ,       ,    .         .   ,   .

NumPy  :  

NumPy               Python.     ?            .        Python (     ), NumPy     ,    .

  NumPy?

1. : NumPy  C  Fortran   ,     ,   Python-.

2.     :     ,     .  NumPy       .

3.  :  NumPy        ,    ,         .

   NumPy

1.  (ndarray):

  NumPy     ,      .    :

2. import numpy as np

3. arr = np.array([1, 2, 3, 4])

4. print(arr)

5.   :

   NumPy  ,        :

6. arr = np.array([1, 2, 3, 4])

7. arr_squared = arr ** 2

8. print(arr_squared)

9.  :

     .  NumPy        :

10. matrix_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

11. matrix_2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

12. result = np.dot(matrix_1, matrix_2) #  

13. print(result)

14.   :

          . NumPy      :

15. random_weights = np.random.randn(3, 3) #   

16. print(random_weights)

  ?

1.    :      ,     "".  ,      ,      .  ,   ,  ,     ,           .

2.    :   ,   ,      . ,      (learning rate),     ,      ,    (overfitting).        ,  ,   ,   ,  -   .

3.    :  ,    ,     . ,        (,     SGD)     ,      (Adam),      .

4.   :   ,    ,        . ,       ,    ,   ,    ,   .

5.  ""  :    - ,       ,       .    ,      ,    ,    .            ,     ,     .

6.  :   ,   ,          .            ""   ,      ,    .




  .


   .

   ,     (https://www.litres.ru/book/aleksandr-sivichev/samouchitel-svoya-neyroset-s-nulya-dlya-teh-kto-vchera-72296320/)  .

      Visa, MasterCard, Maestro,    ,   ,     ,  PayPal, WebMoney, ., QIWI ,       .


