Читать книгу Нейронный сети. Эволюция - Каниа Алексеевич Кан - Страница 7

ГЛАВА 1
Основа для создания искусственного нейрона
Как автоматизировать работу

Оглавление

Наверняка, многим из нас, порой до чёртиков, надоедало повторять одни и те же действия на работе или учёбе. В этот момент кажется, что ничего не может быть хуже каждодневной рутины.

Давайте включим воображение и представим себя офисным работником. Суть нашей работы – классификация данных на два вида. Каждый день, нам приходит список с данными, где может содержаться более 1000 позиций, которые мы самостоятельно должны отделить друг от друга, на основании чего сказать – какой из двух видов стоит за определенной позицией.

Итак, мы пришли на работу и видим на столе очередной список с данными, которые мы должны как можно быстрей классифицировать. А браться за работу, ох как неохота. Эх, если бы работа умела сама себя делать…

А ведь это мысль! Что если создать такую программу, которая многое из наших вакантных обязанностей, брала на себя. Сама с большой точностью, классифицировала загружаемые в неё данные.

Всё это кажется фантастикой, но всё же реализуемо.

Логичней всего в первую очередь подумать, как это сделать с точки зрения математики. Ведь используя строгую математическую логику, мы поймём, как нам действовать, и добьёмся точных данных на выходе программы.

Ну как в любом начинании, нужно начать с самого простого.

Когда то, в младших классах, на уроке математики мы проходили линейную функцию:


y = Ax + b


Что если сделать так, что на числовых координатах, все данные которые будут находится выше линейной функции, будут принадлежать к одному классу, а ниже к другому. То есть функция прямой будет служить нам как классификатор.

Давайте покажем вышесказанное на слайде:



Отлично! Теперь осталось вспомнить что представляет из себя линейная функция.

Нейронный сети. Эволюция

Подняться наверх