Шрифт:
my_tuple = (1, "Hello", 3.14)
Словари в Python – это неупорядоченные коллекции пар ключ-значение. Словари изменяемы и очень эффективны, когда дело доходит до быстрого доступа к данным по ключу. Пример словаря:
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(my_dict["name"]) # Вывод: Alice
Множества – это неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Множества полезны для удаления дубликатов из последовательности и для выполнения математических операций, таких как пересечение, объединение и разность. Пример множества:
my_set = {1, 2, 3, 2}
print(my_set) # Вывод: {1, 2, 3}
Управляющие конструкции: условные операторы, циклы
Условные операторы (if,elif,else) позволяют выполнять различные разделы кода в зависимости от того, истинно ли условие. Например:
age = 20
if age >= 18:
print("Вы совершеннолетний")
else:
print("Вы не совершеннолетний")
Циклы (for,while) используются для повторения блока кода несколько раз. for обычно используется для перебора элементов в коллекции, а
while – для повторения блока кода до тех пор, пока условие истинно. Примеры использования циклов:
# Цикл for
for i in range(5):
print(i) # Вывод: 0, 1, 2, 3, 4
# Цикл while
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1 # Вывод: 0, 1, 2, 3, 4
Эти основы Python являются краеугольным камнем для дальнейшего изучения программирования и работы с более сложными задачами, включая машинное обучение и нейросети, которые мы рассмотрим в следующих главах.
Глава 2: Введение в нейросети
Что такое искусственный интеллект и нейросети
Искусственный интеллект (ИИ) – это раздел информатики, который занимается созданием машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как восприятие, рассуждение, обучение и решение проблем. В основе ИИ лежат алгоритмы, способные обрабатывать, анализировать и извлекать знания или умения из данных. Нейросети – это класс алгоритмов ИИ, вдохновленных строением и функционированием человеческого мозга, состоящих из слоев нейронов, соединенных синапсами.
Типы нейросетей: свёрточные, рекуррентные, MLP
– Свёрточные нейросети (CNN): Эти сети имитируют процесс зрительного восприятия у животных и используются в основном для задач обработки изображений и видео. CNN хорошо справляются с распознаванием образов, классификацией изображений и даже с анализом видео в реальном времени.
– Рекуррентные нейросети (RNN): RNN обладают способностью сохранять информацию о предыдущих данных благодаря внутреннему состоянию (памяти), что делает их идеальными для задач, где необходимо работать с последовательностями данных, например, при обработке естественного языка или при анализе временных рядов.
– Многослойные перцептроны(MLP): Основанные на классических принципах нейронных сетей, MLP состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Эти сети используются в различных задачах, от классификации и регрессии до рекомендательных систем.
Основные библиотеки Python для работы с нейросетями: TensorFlow, PyTorch
– TensorFlow: Разработанная Google библиотека, предоставляет мощные инструменты для создания и тренировки различных типов нейросетей. TensorFlow поддерживает как настольные, так и мобильные платформы, предлагая удобные инструменты для разработки и деплоя моделей.
– PyTorch: Библиотека от Facebook, которая стала особенно популярна в академических кругах благодаря своей гибкости и удобству использования при построении сложных архитектур нейросетей. PyTorch поддерживает динамическое создание графов, что дает исследователям больше свободы в экспериментировании.
Практические примеры использования нейросетей в Python
В качестве практического примера рассмотрим задачу классификации изображений с использованием свёрточной нейросети в TensorFlow. Мы используем набор данных CIFAR-10, который содержит тысячи цветных изображений, разделенных на 10 классов.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# Загрузка и предобработка данных
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# Построение модели CNN
model = models.Sequential([
Конец ознакомительного фрагмента.