ДИБИЭЙ

01

Определение проблемы и целей моделирования

02

Сбор и предобработка данных

03

Выбор архитектуры нейронной сети

04

Обучение нейронной сети

05

Оценка эффективности модели

06

Тонкая настройка и оптимизация

07

Развертывание модели

СОЗДАНИЕ НЕЙРОСЕТИ

Этапы разработки искусственных нейронных сетей

Определение проблемы и целей моделирования: на этом этапе определяются основные задачи, которые должна решать нейронная сеть, а также цели, которых необходимо достичь
Сбор и предобработка данных: собираются необходимые данные, после чего проводится их очистка и предобработка
Выбор архитектуры нейронной сети: выбирается архитектура, наиболее подходящая для решения поставленной задачи
Обучение нейронной сети: обучение модели на подготовленных данных. Параметры модели (веса) настраиваются таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказаниями модели и реальными значениями
Оценка эффективности модели: После обучения модели её эффективность оценивается на валидационной и тестовой выборках. Это позволяет понять, насколько хорошо модель способна обобщать полученные знания на новые данные
Тонкая настройка и оптимизация: на основе результатов оценки эффективности модели могут быть проведены дополнительные шаги по её улучшению. Это может включать в себя тонкую настройку гиперпараметров, использование методов увеличения данных, а также применение техник регуляризации для предотвращения переобучения
Развертывание модели: интеграция обученной модели в целевое приложение или систему. Модель может быть развернута на серверах, в облаке или на edge- устройствах

Расчет стоимости

Узнать стоимость создания и разработки нейронных сетей

Нейронные сети

СОЗДАНИЕ НЕЙРОСЕТИ

Оставить заявку