Cамый лучший способ сказать "спасибо" - поставить лайк и и поделиться уроком с друзьями. Это очень мотивирует создавать полезные уроки =) ✅Доступ к исходному коду и спонсорство www.patreon.com/SimpleCode ✅ donatepay.ru/don/SimpleCode ✅BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4
Честно говоря интересовала тема машинного обучения, но было много не понятных вещей. А это видео, на мой взгляд, является наивысшей точкой педагогического навыка. 1) Аналогии 2) Объяснение более просто, но не теряя концепции о сложном. 3) Хорошие примеры. Мне личной крайне понравилось.
Я прошёл ваши курсы по С# и по С++. В который раз убеждаюсь, что у вас большой преподавательский талант. Лаконичное, максимально ёмкое и понятное объяснение. Интересно и вызывает стойкое желание продолжать изучать тему. Таким и должно быть обучение. Спасибо!
@@purplep3466 а смысл в эй пи ай? Смысл видео был в нейронной сети. С таким же успехом мы могли просто цифру домножать на коэффициент и всё. Но смысл был в нейронной сети.
Великолепный учитель ! Спасибо тебе за твой труд . Благодаря твоим урокам из техника превратился в инженера it. Помогли твои знания по принципам кода , уже пишу приложения для работы (не.оч. сложные ) на wpf . Ты лучший .
Спасибо за то, что доходчиво обьяснили такую тему на простом примере. Всегда приятнее всего обучаться именно по Вашим урокам. Хотелось бы видеть больше видео с такими экспериментами на С++.
Из +100500 просмотренного мной это самое лучшее объяснение сквозной нейронной сети причём именно в плане практики. Просто, лаконично и по делу. В других же тока мусолят теорию и нет ни какого простого примера который можно было бы самому поковырять и разобраться. На Гигхабе есть готовые сети но, там чёрт ногу сломит, что бы разобраться в сути реализации теории в коде. Данный пример легко портировать на любой другой язык так как код не большой и не перегружен сложным синтаксисом, а там можно уже допиливать как угодно.
Как обучать если ответ "нейрона" зависит от несколько входных цепей тема не раскрыта. В текущем искусственном примере можно было сразу получить вес разделив ожидаемый результат на число на входе.
@@goodvin8554 Возникает вопрос, как корректировать весы, когда их больше одного. Все сразу корректировать, или какие-то конкретные? Если какие-то конкретные, то по какому принципу их определять.
numpy используют просто для более быстрых операций над матрицами, когда используют множество нейронов, здесь тоже пришлось бы использовать библиотеку для работы с матрицами (либо упороться и написать функции самому, что полезно для образовательных целей, но контрпродуктивно для подобного урока), если бы нейрон не был один.
Автор, запишите пожалуйста продолжение данной темы. Вы - единственный, кто смог просто и доступно не только объяснить, но и показать, как все работает. Буду рад, если увидите!)
Спасибо! Настолько упростить нейросети - это надо додуматься. Я уже посмотрел половину одного плейлиста по нейросетям на английском, там сложно капец, формул с матрицами целая куча, но потихоньку разбираюсь. А здесь хорошо объясняется именно базовый принцип. Предлагаю подробным образом чуть более сложную сеть сделать, хотя бы с 2-3 нейронами в одном скрытом слое.
Два комментария к автору видео: - в методе Train, скорее всего, надо вызывать метод ProcessInputData, а не писать еще раз реализацию метода - я видео слушал и решил сделать сам, так вот, очень важно подчеркнуть, что условие выхода из основного цикла тренировки это когда LastError > (строго больше) Smoothing || когда LastError < (строго меньше) -Smoothing (отрицательного сглаживания). Иначе цикл не закончиться. Я когда написал по памяти долго ждал :) потом пересмотрел и понял, что там минус Видео отличное, Вас приятно слушать.
Я тоже попробовал повторить все, только на basic. Не знаю, в чем причина, но параметр Smoothing заработал непредсказуемо. Задал 0.00001 (как и у видео) и в один прекрасный момент значение ошибки застывает на месте, а итерации продолжаются до бесконечности. Нейрон перестает обучаться, а итерации продолжается. Подобрал Smoothing вручную - ввел 0.5 и о чудо! Уже после ВТОРОЙ итерации дало абсолютно правильный результат. Не знаю, в чем причина. Видимо прога, в котой я работаю, что-то химичит с дробными числами.
Классное видео! Попробуйте снять урок по созданию более сложной нейросети, например, нейросеть распознающую картинки или нейросеть, которая берёт данные с картинки и распознает на ней число 1 или 0, написанное от руки.
@@medvedvshapke , ну я как раз таки уже довольно хорошо в него вник, в том числе благодаря Метаниту. Хотелось бы просто пересмотреть и повторить с точки зрения подхода автора канала.
я благодарен Богу что попал на это видео, сука, несколько лет пытался изучить эти еб*чие нейросети и ни одного нормального урока , практически все видео в инете с кучей воды. спасибо огромное давай еще видосов на эту тему плиз!!!!
Вау, вот это уже интересно и за такое можно стать патроном... Сергей, было бы здорово увидеть более продвинутый урок по нейронкам, например - как на картинке найти определенный предмет. Или, как определять тех же самых котиков. В случае с картинками не понятно что подавать на вход. Наверное нужно ужать исходное изображение и упростить в цветах, а потом подавать на вход пиксели? В любом случае спасибо, получилось очень классное и понятное видео. Пришло общее понимание того, как оно устроено и работает. Хотелось бы вот теперь хотя бы чуть-чуть углубиться и понять более тонкие вещи. Если будут такие уроки, то я с удовольствием стану спонсором, потому что это действительно понятные и ценные знания. Спасибо! Подписался. Лайк поставил, колокольчик жмякнул :)
Странно, но вот никак руки не доходили прочесть обо нейронних сетках, а вот било интересно. Огромное спасибо, очень доходчиво, сразу понял, иногда даже учебники хуже обяснят)
все круто, давай теперь большую сетку и задачу для нее посложнее. Ты лучший кто обьясняет, даже теперь моя бабуля, которая не знала как включить компьютер, после твоих уроков кодит на с＃
Спасибо! Очень люблю твои уроки! Единственное понятное объяснение как это работает на youtube Выпусти, пожалуйста, видос по нейронной сети (из нескольких нейронов) 🙏 И спасибо за видео про звёзды очень понравилось 🤩
супер пояснение, спасибо! Идея - подобное видео, но где два нейрона задействовано, что бы создать простейшую нейросеть, и таким доступным способом показать ее
Cамый лучший способ сказать "спасибо" - поставить лайк и и поделиться уроком с друзьями. Это очень мотивирует создавать полезные уроки =)
✅Доступ к исходному коду и спонсорство www.patreon.com/SimpleCode
✅ donatepay.ru/don/SimpleCode
✅BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4
Очень круто го на с++ такое
@Sanya Novi Ого круто а можешь скинуть ?
@Sanya Novi Спасибо буду играться с кодом
Хорошее видео, только с decimal ты это загнул :)
@Sanya Novi Можешь запустить мой код ?
Блин, интересно! Не бросай тему нейросетей. Хотелось бы видеть теперь пример посложнее, например с 2, 3 нейронами.
И ещё с >=2 уровнями было бы хорошо
И с нейроном смещения тоже. То есть получится такое постепенное обучение с простого к сложному)
И осветить тему о различных методах/функциях активации и коррекции при обучении. Просто упомянуть их по классам этих функций
Надеюсь такое видео выйдет в скором времени
Честно говоря интересовала тема машинного обучения, но было много не понятных вещей. А это видео, на мой взгляд, является наивысшей точкой педагогического навыка.
1) Аналогии 2) Объяснение более просто, но не теряя концепции о сложном. 3) Хорошие примеры.
Мне личной крайне понравилось.
Я прошёл ваши курсы по С# и по С++. В который раз убеждаюсь, что у вас большой преподавательский талант. Лаконичное, максимально ёмкое и понятное объяснение. Интересно и вызывает стойкое желание продолжать изучать тему. Таким и должно быть обучение. Спасибо!
Устроился на работу по теме после обучения?
Надеюсь вы продолжите снимать видео на эту тему!
Очень хочу увидеть принцип нейронной сети с учителем, вы хорошо объясняете, однозначно лайк
Так это и есть обучение с учителем :) сеть обучается на данных из гугла, забитых в код, и в конце выдаёт значения на данных на которых не обучалась
Пока нейрон обучался курс рубля изменился😂😂😂
В точку!
нужен API какой-нибудь
@@purplep3466 а смысл в эй пи ай?
Смысл видео был в нейронной сети.
С таким же успехом мы могли просто цифру домножать на коэффициент и всё.
Но смысл был в нейронной сети.
@@MrMes это было дополнение шутки
*Илья, в чём смысл твоего комментария?*
Не понимал, что такое нейронные сети и как они работают, но теперь все встало на свои места
Такая же ситуация. Автор красавчик)
Великолепный учитель ! Спасибо тебе за твой труд . Благодаря твоим урокам из техника превратился в инженера it. Помогли твои знания по принципам кода , уже пишу приложения для работы (не.оч. сложные ) на wpf . Ты лучший .
Всё гениальное - просто. Обожаю ваши уроки
Вау... Надеюсь в будущем будет больше видео об нейронных сетях... Помоему тема очень интересная 🙌🙌🙌🙌🙌
Сергей, добрейшего утра!
Спасибо, спасибо тебе огромное!
Проще и лучше вводных уроков по нейросетям на ютубе не видел. Это видео дало мне толчок к изучению нейросетей
Никакой ютубер еще так не заслуживал моего лайка и подписки!
Лучший канал по программированию, спасибо огромное вам за уроки!
Понравилось то, что просто и доступно! так преподнести может человек, который глубоко знает предмет! Спасибо!
Как вы вовремя. Спасибо вам большое. Мне это реально помогло жду продолжения.
Спасибо за то, что доходчиво обьяснили такую тему на простом примере. Всегда приятнее всего обучаться именно по Вашим урокам. Хотелось бы видеть больше видео с такими экспериментами на С++.
Так легко объяснил, особенно что такое веса. Спасибо.
Очень доступно, совсем новичкам, конечно, могло быть не очень понятно.
С удовольствием буду следить за новыми видео по этой теме, удачи!
ёбнврт, самое толковое и понятно видео о нейросетях что я видел, даже с учетом того что с программированием и сишарпом я на Вы
Без преувеличения - одно из лучших объяснений сабжа которые я видел на русском, если не лучшее.
мам сматри я двачир))
Из +100500 просмотренного мной это самое лучшее объяснение сквозной нейронной сети причём именно в плане практики. Просто, лаконично и по делу. В других же тока мусолят теорию и нет ни какого простого примера который можно было бы самому поковырять и разобраться. На Гигхабе есть готовые сети но, там чёрт ногу сломит, что бы разобраться в сути реализации теории в коде. Данный пример легко портировать на любой другой язык так как код не большой и не перегружен сложным синтаксисом, а там можно уже допиливать как угодно.
Как обучать если ответ "нейрона" зависит от несколько входных цепей тема не раскрыта.
В текущем искусственном примере можно было сразу получить вес разделив ожидаемый результат на число на входе.
@@goodvin8554 Кстати, да. Тоже думал над этим, но решил, что скорее я шизоид, чем автор видео)
@@goodvin8554 Возникает вопрос, как корректировать весы, когда их больше одного. Все сразу корректировать, или какие-то конкретные? Если какие-то конкретные, то по какому принципу их определять.
Качественно сделано, и не на обычном numpy как у доброго десятка других ютуберов.
numpy используют просто для более быстрых операций над матрицами, когда используют множество нейронов, здесь тоже пришлось бы использовать библиотеку для работы с матрицами (либо упороться и написать функции самому, что полезно для образовательных целей, но контрпродуктивно для подобного урока), если бы нейрон не был один.
Сергей, Спасибо вам большое!
Как всегда, понятно, круто и не скучно!!!! Удачи во всем!! 😁✊
Огромная благодарность, Сергей!
Спасибо. Тоже как и многие тут перелопатил целую тьму информации не мог понят что нужно подать на вход.
Очень ясно, вопросов не остаётся.
Спасибо!
Автор, запишите пожалуйста продолжение данной темы. Вы - единственный, кто смог просто и доступно не только объяснить, но и показать, как все работает. Буду рад, если увидите!)
Спасибо! Настолько упростить нейросети - это надо додуматься. Я уже посмотрел половину одного плейлиста по нейросетям на английском, там сложно капец, формул с матрицами целая куча, но потихоньку разбираюсь. А здесь хорошо объясняется именно базовый принцип.
Предлагаю подробным образом чуть более сложную сеть сделать, хотя бы с 2-3 нейронами в одном скрытом слое.
Класс, спасибо за труд.
Из всех просмотренных видео - это самое понятное, спасибо)
Спасибо, очень хорошо объясняете, интересная и актуальная тематика, будет очень хорошо, если будут дальнейшие видео 👍
Снимайте больше про нейросети. Очень интересно + понятно.
Наконец-то я понял. Автор респект!!!
Очень интересная тема. С нетерпением, буду ждать продолжения.
Давай теперь многоуровневую нейронную сеть и рассмотри разные топологии - для полноценной серии по ИИ.
Вы лучше всех объяснили. Спасибо за урок!!!!!
Ну наконец-то кто-то объяснил мне что такое нейро-сеть без сложных уравнений и непонятных букв! Миша, 12 лет.
Супер! Самое доступное объяснение нейронок.
очень просто и доступно обьяснил, я вот не мог понять концепцию весов раньше.Все так просто, спасибо!
Просто о сложном! Правильный учитель!!!
Спасибо! Пойду создавать искусственный интеллект и захватывать Мир!
Два комментария к автору видео:
- в методе Train, скорее всего, надо вызывать метод ProcessInputData, а не писать еще раз реализацию метода
- я видео слушал и решил сделать сам, так вот, очень важно подчеркнуть, что условие выхода из основного цикла тренировки это когда LastError > (строго больше) Smoothing || когда LastError < (строго меньше) -Smoothing (отрицательного сглаживания). Иначе цикл не закончиться. Я когда написал по памяти долго ждал :) потом пересмотрел и понял, что там минус
Видео отличное, Вас приятно слушать.
Я тоже попробовал повторить все, только на basic. Не знаю, в чем причина, но параметр Smoothing заработал непредсказуемо. Задал 0.00001 (как и у видео) и в один прекрасный момент значение ошибки застывает на месте, а итерации продолжаются до бесконечности. Нейрон перестает обучаться, а итерации продолжается. Подобрал Smoothing вручную - ввел 0.5 и о чудо! Уже после ВТОРОЙ итерации дало абсолютно правильный результат. Не знаю, в чем причина. Видимо прога, в котой я работаю, что-то химичит с дробными числами.
просто лучшее, или по крайней мере одно из лучших объяснений не только в СНГ, а и мире. Жду больше серий по нейронке)
Очень своевременное видео, я только начал изучать нейронные сети
Изучать нейронки и data science лучше все же с помощью python.
@@DataScienceGuy я знаю, но учить его пока что нет времени
Просто идеально объяснил простым языком
Совсем не знаком с C#, но вы очень хорошо объяснили. Большое спасибо
Спасибо, отличное обьяснение. Благодара тебе понял как работают эти все нейросети, хотя уже искал информацию гдето год! Ты лучший
Невероятно крутая штука. Спасибо Сергей! Еще бы знать, как объединить несколько нейронов.
Как же круто вы объясняете.
Вы гений просто! Спасибо большое
Крутяк! Я случайно сюда попал. Очень доходчиво! Думаю, я тут найду много интересного ))
Давай больше о ИИ. Это просто невероятно круто👏👏👏👏👏👏👏
Про нейрон прикольно. Давай еще чего, Сергей!
Самый лучший и понятный ролик про нейросеть)
Это очень крутой ролик!!!
Спасибо большее! Все оказалось намного проще чем я думал.
Наконец, нормальное практическое объяснение. Огромная просьба продолжить тематику.
Классное видео! Попробуйте снять урок по созданию более сложной нейросети, например, нейросеть распознающую картинки или нейросеть, которая берёт данные с картинки и распознает на ней число 1 или 0, написанное от руки.
Это очень круто, сразу видно, что автор разобрался.
Жду не дождусь ООП на C#
@@medvedvshapke , ну я как раз таки уже довольно хорошо в него вник, в том числе благодаря Метаниту. Хотелось бы просто пересмотреть и повторить с точки зрения подхода автора канала.
@@medvedvshapke тут согласен.
Спасибо за совет посмотреть канал метанит!Очень жаль ,что долго уроки выходят(((
@@medvedvshapke Спасибо ,я уже и сайт нашел)))
ООП на C# имплементировано уже десятки лет, садись и пиши :)
как всегда понятно, приятно и интересно
поймет даже ребенок
Мало понятно , но безумно интересно
Очень круто ! Успехов и спасибо
Большое спасибо за Ваш труд,очень интересно,пожалуйста продолжайте тему!
я благодарен Богу что попал на это видео, сука, несколько лет пытался изучить эти еб*чие нейросети и ни одного нормального урока , практически все видео в инете с кучей воды. спасибо огромное давай еще видосов на эту тему плиз!!!!
Гениальный пример с препадом
Замечательный тутор, переписал на C++ этот нейрон:)
у меня IT оргазм, спасибо))))) классно объяснил и тема топ
Спасибо, этот ролик был полезный и интересный.
Спасибо!
Вау, вот это уже интересно и за такое можно стать патроном...
Сергей, было бы здорово увидеть более продвинутый урок по нейронкам, например - как на картинке найти определенный предмет. Или, как определять тех же самых котиков. В случае с картинками не понятно что подавать на вход. Наверное нужно ужать исходное изображение и упростить в цветах, а потом подавать на вход пиксели?
В любом случае спасибо, получилось очень классное и понятное видео. Пришло общее понимание того, как оно устроено и работает. Хотелось бы вот теперь хотя бы чуть-чуть углубиться и понять более тонкие вещи. Если будут такие уроки, то я с удовольствием стану спонсором, потому что это действительно понятные и ценные знания.
Спасибо! Подписался. Лайк поставил, колокольчик жмякнул :)
В картинках используют датасеты, огромные шо пиздец, и которые занимают тучу времени для обучения
@@arvuslirster2918 времени для обучения реального?
Спасибо за видео
Странно, но вот никак руки не доходили прочесть обо нейронних сетках, а вот било интересно. Огромное спасибо, очень доходчиво, сразу понял, иногда даже учебники хуже обяснят)
Как же годно, спасибо)))
Хорошее видео! Респект! 👍
все круто, давай теперь большую сетку и задачу для нее посложнее. Ты лучший кто обьясняет, даже теперь моя бабуля, которая не знала как включить компьютер, после твоих уроков кодит на с＃
Круто👍.Лайк
Супер! Спасибо!
Спасибо! Очень люблю твои уроки! Единственное понятное объяснение как это работает на youtube
Выпусти, пожалуйста, видос по нейронной сети (из нескольких нейронов) 🙏
И спасибо за видео про звёзды очень понравилось 🤩
Блин чел, ты лучший
Спасибо! всё просто и понятно.
Отличное объяснение
Круто, коротко и о главном
прекрасно объяснил) хотелось бы курс по нейросетям небольшой
Спасибо, интересно.
Клас. Трохи не звичний синтаксис C#, але суть викладена дуже доступно і зрозуміло. Дякую)
Тема нейросетей - Класс!)
ух очень круто!
спасибо я сделал свою первую нейро-сеть!
Это не совсем то, что я искал, но все равно интересно.
только с тобой смог понять эту тему
Шикарное вступление для нуба. Большое спасибо!!!
Очень годное видео, спасибо
А почему тут кнопка дизлайков активна?Жду продолжения.
Было очень интересно
супер пояснение, спасибо!
Идея - подобное видео, но где два нейрона задействовано, что бы создать простейшую нейросеть, и таким доступным способом показать ее
спасибо!
Ждём расширения в нейронную сеть)
Блэт, я на столько ленивая ж*па, что везде вижу решение в виде if😹
Ты не ленивый, ты говнокодер)