Доработка существующего продукта. Задача 2 курса магистратуры по курсу Big data машинному обучению(python), требуется: Обучить нейронную сеть, которая будет предсказывать эволюцию некоторого векторного поля. Для этого вам нужно подготовить наборы обучающих и валидационных данных. После этого идёт выбор модели, гиперпараметров обучения и самая трудоёмкая стадия обучения модели. Стадии: 1)Нужно будет прислать примеры данных, на которых вы будете обучать сеть. Это крайне важный этап, так как нужно будет проверить, что всё подготовлено корректно для процедуры обучения нейронной сети. 2)Нужно подготовить модель и базовый пайплайн обучения (рабочий ноутбук). А также проверка валидации. 3)Оставшееся время - отладка и обучение модели. Здесь есть замечание. Модель может не обучиться, и в этом нет ничего страшного. Но в течении этого времени, профессор должен понять, что есть понимание, что можно попробовать изменить в модели или параметрах обучения. Вся работа ведется под руководством преподователя, корректировки, советы, примеры кода которые можно использовать для решения задачи, так же можно задавать интересующие вопросы напрямую. Моя цель: Предсказания профиля концентрации твердых частиц в жидкости между 2 цилиндрами, внутринний из которых крутиться. P.S. Диплом дописан, результаты все получены, получены все нужные уравнения, все профили, в том числе и концентрации получены в пакете Wolfram Mathematica, по всем математическим аспектам проконсультирую, необходимо выполнить работу до 28 мая, но есть промежуточные дедлайны.