.     :    ,  
 


            . ,       ,         Python.    ,        .           .







    :    ,  



 



 ,2023



ISBN978-5-0060-1259-2

     Ridero




   : 





   ?


 蠖   ,     .        ,      .

 ,     ,  ,   .     ,    ,    .          .

     ,     ,   ,    .   ,   , ,   .

    ,           ,  .       ,         .                .

             .              .




   ?


           .   ,    :

1.   :          .     ,  ,          .        ,   ,  ,     .

2.  :           .            .        ,   ,  ,  ,    .

3.    :            .      ,           .      ,   ,   ,    .

4.  :         .         ,            .    ,          .

5.  :        . Ѡ            .        ,        .

6.   :       .      ,          .                 .

 ,         ,       .    ,            .




    


      .      ,          .        :

1. :     ,  ,     .        ,     .

2. :     ,   ,  .  ,  ,   .        ,       .

3. :       ,       .        ,     .

4.   :      ,  .       ,    ,         .          .

5.  :     ,  ,       .             ,     .

6.  :         .             ,  ,        .

7. :     ,   ,            .       ,    ,   .

            ,  ,          .  ,   ,               .




 I:    





   





 


    ,        .      :

1. :      .    ,     .        .

2.  :       .       .      ,   .    ,     ,   .

3.  :      .        .      ,     01,    (ReLU),   ,   , 0 .

4. :    ,     .    :

 :         .

 :      .      .

 :         .       ,     .

         ,           .

          ,    ,     .       ,     .




 


      ,   ,  .       ,         .      ,   :

1.  :       01.   S-      .   :

f (x) = 1/ (1+ e^ (-x))

         ,     .

2.    (ReLU):  ReLU   ,     .    ,   , 0 .   ReLU :

f (x) = max (0,x)

ReLU    ,       .

3.  Softmax:  softmax      .        , ,     1.  softmax :

f (x_i) = e^ (x_i) / sum (e^ (x_j)),   x_i  

   softmax      ,        .

      ,   .   ,   tanh ( ), Leaky ReLU    (ELU),        .

      ,     ,    .      ,         .




  


           .           .       :

1.     (FNN):

         .

   ,       ,   .

FNN     ,  ,   .

          .

2.    (CNN):

        ,   ,     .

   ,     ,       .

CNN    ,   ,    .

       .

3.    (RNN):

       ,      ,  .

     ,         .

RNN   ,    ,     .

Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU)   RNN,         .

4. -  (GAN):

-    :  .

-    ,   ,          .

GAN    ,   ,    .

       .

5.    (RLN):

        .

      ,      .

RLN   ,     .

Deep Q-Networks (DQN) Proximal Policy Optimization (PPO)  RLN.

       ,    ,     .                .




  


        ,      .          .       :

1.  :

         .

       (MSE)         .

        .

2.  :

 堖     .

       ( ).

       , ,     ,   .

     ,  ,    .

3.  :

 ꠖ  ,        .

     ,  ,   .

    ,   .       .

        (SGD), -    .

4.   :

      ,        .

   ,       .

      ,       .

5.  :

 ,        ,    .

 ,    L1  L2,    ,   .

    ,     .

6.  :

 ,        .

    ,   ,   ,    .

            ,       .

       ,    ,    ,      .            ,      .




    





   


           . ,    ,      .     :

1.  :

     ,           .

 ,      ,     .     ,       .

      ,      .  ,        .

2.  :

 ⠖         .

    01      (  ).

     0  1      .

         -   ,    .

3.   :

        .

       ,     ,       ,      ,      .

           .

4.   :

  ,        ,    .

     ,      .

       ,      ,     ,   SMOTE (    ).

5.  :

                .

 ,   ,    ,    ,       .

       .

  ,  ,   ,               .   ,     ,        .




   


           .       ,   .           ,   :

1.  :

      ,    .

       ,    ,         .

,     ,   ,     ,     ,  Winsorization     .

 ,       ,       .

2.   :

    ,       .

    01,         0 1.

    ,     ,     ,      .

3.   :

         .

    ,      1(    ),  0.

          ,     .

4.  :

  ,      ,       -  .

     ,     , ,   .

5.  :

      ,     .

   (PCA) t-SNE (t-   )     .

         .

6.    -:

    ,      .

     , 頖      .

 ࠖ    ,        ()     ,      .

        ,         .  ,   ,    ,     ,        .




  


             .           :

1.   :

       ,   .

       ,            .

     ,        ,      .

2. /  :

              .

  ,       (MAR),      .

        ,   ,    .

3.  :

         .

    ,       .

        ,     .

 ,  ,         .

4.  :

  堖  ,             .

      ,     .

       ,       .

             .

5.    :

    ,      .

,      (MADE)   (DAE)       .

                .

        ,       .        ,          .




  


      ,         .           :

1.  :

         .

    ,      .

         ,  ,     .

2.  :

 堖       .

    ,         .

  ,     ,     .

         .

3. :

堖  ,        .

       ,      ,    .

               .

      ,     .

4.  :

 頖    ,     .

,            .

          ,    .

5.  :

 ,   ,  ,        .

  - ,     .

    ,         .

       ,     .     ,         .      ,            .




 II:    





   





  


            .           :

1. :

      .

   ,     .

      ,        .

2. :

      .

    ,     ,         .

       ,   .

3.  :

       .

          .

   ,   ,       .

4.  :

     .

 ,     ,   .

    , tanh, ReLU (  ) softmax.

5.   :

             .

      ,   ,  ,   .

        ,    ,     .

6.  :

 堖 ,     .

        .

      ,       .

     ,  ,    .

7.  :

         ,        .

 ,    ,       .

        ,       .

          .  ,    ,           .




    


            .            :

1.   :

      .

  ,     .

      .

2.  :

      .

   ,       .

3.    :

     ,   .

               .

    ,     ,   .

4.   :

   ,         .

      (MSE)     -   .

5.   :

       .

   ,  ,    .

     ,    ,   .

6.  :

  ,   ,   ,       .

  ,      ,     .

  ,     .

7.  :

 ,    ,     .

         .

  ,   , ,    ,   .

8.   :

   ,       .

 ,  ,    ,    ,     L2.

                ,   TensorFlow  PyTorch.  ,  ,   ,         .




  


            .          :

1.  :

  ,     ,   .

    ,  ,   ,    ,    .

              .

2.   :

         .

              .

   ,           ,   Adam  RMSprop,      .

3.  :

     ,       .

 L1 L2        ,        .

Dropout       ,       .

4.  :

     ,     ,    .

      , ,       .

            .

5.  :

Transfer Learning             .




  .


   .

   ,     (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=69288727)  .

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


