Выполнить анализ данных с помощью нейронных сетей
Опишу кратко, а подробности можно посмотреть в приложенном ТЗ.
1. Нужно построить модель нейронной сети для аппроксимации нелинейной функции одного аргумента, для регрессии на реальном наборе данных, для классификации.
2. Выполнить сравнительный анализ классификаторов для распознавания символов.
3. Выбрать набор данных с размеченными объектами, который ранее использовался в одной из предыдущих работ, и построить диаграмму распределения объектов по классам. Построить модель Кохонена и разные варианты визуализации карты; выполнить преобразование данных в двумерное пространство с помощью алгоритма t-SNE и отобразить распределение объектов; сделать анализ расстояний между объектами одной и разных ячеек карты.
В конце мне нужны будут файлы html и ipynb.
1. Нужно построить модель нейронной сети для аппроксимации нелинейной функции одного аргумента, для регрессии на реальном наборе данных, для классификации.
2. Выполнить сравнительный анализ классификаторов для распознавания символов.
3. Выбрать набор данных с размеченными объектами, который ранее использовался в одной из предыдущих работ, и построить диаграмму распределения объектов по классам. Построить модель Кохонена и разные варианты визуализации карты; выполнить преобразование данных в двумерное пространство с помощью алгоритма t-SNE и отобразить распределение объектов; сделать анализ расстояний между объектами одной и разных ячеек карты.
В конце мне нужны будут файлы html и ipynb.