<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0" xmlns:tt="http://teletype.in/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"><channel><title>Бексултан Диханбаев</title><generator>teletype.in</generator><description><![CDATA[Бексултан Диханбаев]]></description><image><url>https://img1.teletype.in/files/49/73/4973e686-d67e-4039-b31a-5b715edc29e4.png</url><title>Бексултан Диханбаев</title><link>https://teletype.in/@boloyang228</link></image><link>https://teletype.in/@boloyang228?utm_source=teletype&amp;utm_medium=feed_rss&amp;utm_campaign=boloyang228</link><atom:link rel="self" type="application/rss+xml" href="https://teletype.in/rss/boloyang228?offset=0"></atom:link><atom:link rel="next" type="application/rss+xml" href="https://teletype.in/rss/boloyang228?offset=10"></atom:link><atom:link rel="search" type="application/opensearchdescription+xml" title="Teletype" href="https://teletype.in/opensearch.xml"></atom:link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 17:52:05 GMT</pubDate><lastBuildDate>Tue, 22 Sep 2026 17:52:05 GMT</lastBuildDate><item><guid isPermaLink="true">https://teletype.in/@boloyang228/l70zFzCEMO-</guid><link>https://teletype.in/@boloyang228/l70zFzCEMO-?utm_source=teletype&amp;utm_medium=feed_rss&amp;utm_campaign=boloyang228</link><comments>https://teletype.in/@boloyang228/l70zFzCEMO-?utm_source=teletype&amp;utm_medium=feed_rss&amp;utm_campaign=boloyang228#comments</comments><dc:creator>boloyang228</dc:creator><title>Как создать свою первую обученную модель: пошаговое руководство для начинающих</title><pubDate>Thu, 21 Mar 2024 06:21:26 GMT</pubDate><media:content medium="image" url="https://img3.teletype.in/files/20/c9/20c9b6c9-022c-4eed-9db2-6e6706c82588.png"></media:content><description><![CDATA[<img src="https://img3.teletype.in/files/ac/49/ac49ddeb-a008-4641-9684-25645739bf9d.png"></img>Обучение модели машинного обучения может показаться сложной задачей, но на самом деле это не так! С помощью этой простой инструкции вы сможете создать свою первую модель, даже если у вас нет опыта программирования.]]></description><content:encoded><![CDATA[
  <h2 id="SgJh">Как создать свою первую обученную модель: пошаговое руководство для начинающих</h2>
  <p id="7abk">Обучение модели машинного обучения может показаться сложной задачей, но на самом деле это не так! С помощью этой простой инструкции вы сможете создать свою первую модель, даже если у вас нет опыта программирования.</p>
  <p id="w5CA">В качестве примера мы обучим модель <strong>определять, является ли число четным или нечетным</strong>.</p>
  <h3 id="iwtV">Что вам понадобится:</h3>
  <ul id="mwHa">
    <li id="T5Ow"><strong>Google Colab</strong>: бесплатная онлайн-платформа, где можно писать и запускать код(например: Jupiter notebook, pycharm).</li>
  </ul>
  <h3 id="6Mgg">Пошаговая инструкция:</h3>
  <p id="qD0H"><strong>1. Откройте Google Colab:</strong></p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="bwT1">
      <li id="5B3d">Перейдите по ссылке <a href="https://colab.research.google.com/" target="_blank">https://colab.research.google.com/</a></li>
      <li id="cXJP">Нажмите &quot;File&quot; -&gt; &quot;New Python 3 Notebook&quot;.</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="vIW6" class="m_retina">
    <img src="https://img3.teletype.in/files/ac/49/ac49ddeb-a008-4641-9684-25645739bf9d.png" width="144" />
  </figure>
  <p id="aq2A"><strong>2. Импортируйте библиотеки:</strong></p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="Fnpu">
      <li id="WM65">В первой ячейке (code cell) вставьте следующий код и нажмите &quot;Shift&quot; + &quot;Enter&quot;:</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="Wn2D" class="m_original">
    <img src="https://img4.teletype.in/files/79/f7/79f72d03-24ff-4425-97bd-c2573a02a4de.png" width="244" />
  </figure>
  <p id="bOU6"><strong>3. Подготовьте данные:</strong></p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="wH52">
      <li id="Y8v1">Создайте два списка: один с четными числами, другой с нечетными.</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="PHvk" class="m_original">
    <img src="https://img2.teletype.in/files/50/9b/509b396c-4849-4e29-8659-6189de344806.png" width="246" />
  </figure>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="HmXu">
      <li id="D23e">Объедините эти списки в один, добавив метки &quot;четное&quot; и &quot;нечетное&quot;:</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="Sh7t" class="m_original">
    <img src="https://img3.teletype.in/files/a2/f4/a2f491b3-fa6e-487b-8b9e-b5934f14e88f.png" />
  </figure>
  <p id="zKhy"><strong>4. Создайте модель:</strong></p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="UByq">
      <li id="AbSU">Определите простую модель с одним нейроном:</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="NCiV" class="m_original">
    <img src="https://img3.teletype.in/files/22/6e/226e9bb7-d18c-472f-b1aa-da9f4c40ba56.png" width="489" />
  </figure>
  <p id="9L4E"><strong>5. Обучите модель:</strong></p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="PHHG">
      <li id="zOhg">Выберите функцию потерь и оптимизатор:</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="EwhC" class="m_original">
    <img src="https://img4.teletype.in/files/f5/cb/f5cbb953-69ac-4472-a827-85c6fb626997.png" width="442" />
  </figure>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="X0AU">
      <li id="01uX">Обучите модель на подготовленных данных:</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="Wk4S" class="m_original">
    <img src="https://img1.teletype.in/files/4a/b7/4ab765b1-a557-4f2b-96e2-5243a039b890.png" width="263" />
  </figure>
  <p id="i39a"><strong>6. Проверьте модель:</strong></p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(236, 74%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <ul id="TQA8">
      <li id="QtB1">Введите любое число и посмотрите, как модель его классифицирует:</li>
    </ul>
  </section>
  <figure id="nKbr" class="m_original">
    <img src="https://img4.teletype.in/files/34/4d/344d127d-09bd-4e0f-a882-2340aa14e03f.png" width="267" />
  </figure>
  <p id="elfG">Поздравляем! Вы создали свою первую обученную модель! Не стесняйтесь экспериментировать и улучшать свои модели с помощью доступных инструментов и данных.</p>
  <ul id="gyuS">
    <li id="52r8">Попробуйте изменить количество нейронов в модели и количество эпох обучения.</li>
    <li id="GAds">Поэкспериментируйте с другими наборами данных и задачами.</li>
    <li id="vuuH">Изучите более сложные модели и алгоритмы машинного обучения.</li>
  </ul>

]]></content:encoded></item></channel></rss>