TGViewer
Чашечка Java Чашечка Java @a_cup_of_java · 8.38K subscribers
Post #7970 1.13K
Просто о сложном: Нейросети, Графы

Просто о сложном: нейросети
Введение
В этой статье я хочу простыми словами объяснить практическое применение нейронных сетей для решения конкретных задач. Важно отметить, что мы не будем подробно разбирать, как устроены нейросети изнутри – об этом уже написано множество материалов. Вместо этого сосредоточимся на том, как применить нейросеть к конкретной задаче, как подобрать под неё данные и параметры. Мы не будем использовать готовые библиотеки машинного обучения – весь функционал реализован самостоятельно, чтобы наглядно разобраться, как можно написать нейросеть под свою задачу. Первое, с чего начнём: нейросеть имеет смысл применять только там, где действительно существуют закономерности в данных. Простой пример – домашний питомец, услышав будильник утром, с большой вероятностью понимает, что скоро получит свежую еду. Это примитивная закономерность (звук будильника → завтрак). Но бывают и очень сложные закономерности, которые не лежат на поверхности. То, что мы называем интуицией, по сути является распознаванием подобных скрытых закономерностей нашим мозгом. Итак, если в вашей задаче нет никаких паттернов или повторяющихся зависимостей, нейросеть не поможет – она просто будет гадать наугад. Если же вы предполагаете наличие закономерностей, можно попытаться их выявить с помощью обучения сети. Правда, будьте готовы к ситуации: если результат плохой, непонятно, то ли закономерностей нет, то ли вы неправильно обучили модель. В этой статье на конкретном примере мы рассмотрим весь путь: от зарождения идеи до реализации и обучения нейросети, а также разберём сложности, с которыми можно столкнуться. Примером послужит задача прогнозирования исхода спортивного события – будем пытаться угадать, выиграет ли первая команда первую четверть баскетбольного матча по ходу игры, используя нейросеть. Это своего рода модель для ставок на спорт, но сразу подчеркну: цель исключительно научная, а не научиться обыгрывать букмекеров (позже станет ясно почему).
Постановка задачи: нейросеть для ставок на спорт


Читать: https://habr.com/ru/articles/942228/?utm_campaign=942228

@a_cup_of_java | Другие наши каналы
More from @a_cup_of_java
  1. Sep 23, 2026Как показать вызовы инструментов в интерфейсе на Spring AI 2.0 Spring AI 2.0 вынес цикл вы…
  2. Sep 23, 2026Quarkus 3.29: что изменилось в тестах CDI-компонентов QuarkusComponentTest запускает не вс…
  3. Sep 23, 2026Как Spring AI 2.0 исправляет структурированный вывод по JSON Schema Обычный entity(TalkSub…
  4. Sep 22, 2026Как профилировать Java-приложения с JDK Flight Recorder JDK Flight Recorder (JFR) встроен…
  5. Sep 22, 2026Quarkus 3.31.2: как измерить покрытие runtime-модулей расширений До версии 3.31.2 расширен…
  6. Sep 22, 2026В Quarkus 3.37.0 появился новый вход к реляционным данным Экспериментальное расширение Qua…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →