ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:07 Завершение курса • Преподаватель подводит итоги курса, обсуждает основные акценты и задачи, которые были разобраны. • Упоминает о том, что на следующем занятии будет рассмотрена задача определения тональностей на текстах. 02:58 Использование предобученных эмбеддингов • Преподаватель объясняет, что эмбеддинг - это метод, который позволяет представить каждое слово в виде вектора. • Упоминает о важности использования большого корпуса слов для обучения эмбеддингов. 05:46 Решение задачи с использованием эмбеддингов • Преподаватель объясняет, как использовать эмбеддинги для решения задачи определения тональностей. • Упоминает о необходимости использования предобученных эмбеддингов для решения задачи. 07:37 Подготовка к решению задачи • Преподаватель объясняет, как подготовить данные для обучения нейронной сети, используя эмбеддинги. • Упоминает о двух подходах к решению задачи: использование всех слов или только часто используемых. 10:30 Создание нейронной сети • Создание класса, наследуемого от модели, для использования методов модели. • Создание метода для вызова нейронной сети и подачи слова. 12:42 Обучение нейронной сети • Реализация метода для возврата вектора для слова. • Определение выходного слоя нейронной сети и его размера. 14:32 Обучение нейронной сети на тексте • Определение метода для нарезки текста на слова и преобразования их в цифры. • Обучение нейронной сети на топе 300 самых частотных слов. 17:24 Использование обученной нейронной сети • Создание словаря из обученной нейронной сети. • Использование обученной нейронной сети для преобразования текста в числа. • Использование обученной нейронной сети для решения задачи классификации текста. 22:48 Создание матрицы Динга • В видео объясняется процесс создания матрицы Динга, которая используется для обучения модели. • Матрица создается на основе слов из словаря и их векторов динга. 24:38 Обучение модели • Модель обучается на основе матрицы Динга и весов, которые задаются случайным образом. • Модель может быть обучена на различных конфигурациях, включая использование обученной модели на большом корпусе. 26:26 Использование свёрточных слоев • В видео демонстрируется использование свёрточных слоев в модели, которые позволяют управлять размерностями и передавать информацию между слоями. 30:53 Двунаправленное обучение • В видео предлагается использовать двунаправленное обучение, когда информация передается с двух сторон. • Это может быть полезно для решения задач с зависимостями между словами. 31:50 Тестирование моделей • В видео проводится тестирование различных моделей, включая полносвязную сетку, одномерную свёрточную сеть, и двунаправленную свёрточную сеть. • В результате, одномерная свёрточная сеть показала наилучшее качество обучения.