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.
