Привет! Меня зовут Максим и сегодня я хочу рассказать о том, как я написал программу на питоне, названную ″neuro-sama″. Эта программа основана на нейросетевом подходе и предназначена для классификации текстовых данных. Прежде всего, я решил создать такую программу, потому что мне было интересно попробовать себя в области машинного обучения и нейросетей. Я имел некоторый опыт в программировании на питоне, но не имел представления о создании нейронных сетей. Поэтому мне пришлось провести некоторые исследования и изучить несколько библиотек, которые помогли мне в этом процессе. Первым шагом было установить библиотеку TensorFlow на свой компьютер. TensorFlow ⎯ это открытая библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная Google. Она предоставляет широкий набор функций для создания нейронных сетей. После установки TensorFlow я приступил к написанию кода для своей программы. Моя цель была создать нейронную сеть, способную классифицировать тексты на два класса ⎯ позитивный и негативный. Я решил использовать простую модель нейронной сети с одним скрытым слоем. Сначала я создал набор данных, состоящий из позитивных и негативных текстов. Я разметил каждый текст соответствующим классом ‒ 1 для позитивных и 0 для негативных. Затем я провел предобработку данных, удалив ненужные символы и приведя тексты к нижнему регистру.
Затем я создал модель нейронной сети. Я добавил один скрытый слой с функцией активации ReLU и выходной слой с сигмоидной функцией активации. Я использовал алгоритм оптимизации Adam и функцию потерь бинарной кросс-энтропии.
После создания модели я разделил данные на обучающую и тестовую выборки. Я обучил модель на обучающих данных и оценил ее производительность на тестовых данных. Я повторил этот процесс несколько раз, изменяя параметры модели и подгоняя ее под мои данные.
В конце концов, я получил модель, которая была способна классифицировать тексты на позитивные и негативные с высокой точностью. Я протестировал ее на нескольких текстах и получил хорошие результаты.
Вся эта работа по написанию программы ″neuro-sama″ была очень интересной и полезной. Я узнал много нового о нейронных сетях и получил опыт работы с библиотекой TensorFlow. Теперь у меня есть возможность использовать эту программу для классификации текстовых данных в других проектах.