РС или не РС. Пишем нейросетевой классификатор. Поясняю за генерализацию модели.

В этом видео я написал простую нейросеть - классификатор, снимков МРТ пациентов с РС-ом. Он способен предсказать есть или нет у пациента РС. ---- ---- Нейронные сети стали мощным инструментом в области машинного обучения, способным решать разнообразные задачи, включая классификацию изображений. В этой статье мы рассмотрим процесс создания простого нейросетевого классификатора, который способен определять категории изображений. Шаг 1: Подготовка данных Первым шагом является сбор и подготовка данных. Вам нужно иметь набор изображений, размеченных по категориям. Этот набор данных будет использоваться для обучения и тестирования вашей нейросети. Разделите данные на обучающий и тестовый наборы для эффективного оценивания производительности модели. Шаг 2: Выбор архитектуры нейросети Выбор подходящей архитектуры нейросети зависит от конкретной задачи. Для простого классификатора можно использовать сверточные нейронные сети (CNN). Воспользуйтесь библиотекой глубокого обучения, такой как TensorFlow или PyTorch, чтобы упростить создание и обучение модели. Шаг 3: Создание модели Определите архитектуру вашей нейросети. В случае CNN включите слои свертки, подвыборки и полносвязные слои. Не забудьте использовать функцию активации, такую как ReLU, для введения нелинейности в сеть. Экспериментируйте с различными параметрами и слоями, чтобы достичь оптимальных результатов. Шаг 4: Обучение модели Используйте обучающий набор данных для обучения нейросети. Определите функцию потерь...