Как с помощью нейросети, убирать облака с изображения?

Боюсь, ваши представления слегка устарели. Уже 3+ года существуют подход к unpaired image to image translation (например, CycleGAN).

Как передать изображение в нейросеть?

Cheloved, я не интерпретатор, но похоже на правильное решение.

Как преобразуют данные из вещественные в бинарные перед обучением нейронной сети?

да, почему бы и нет?

Как повысить точность модели?

Перепроверил, действительно не сошлось без нормализации, но это из-за высокого learning rate по умолчанию.
Например, такой код в итоге сходится:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import *
import numpy as np
from keras import optimizers

#hyperparameters
epochs = 200
epo = np.arange(0, epochs, 1)

n_samples = 40

train_x = np.linspace(0, 20, n_samples) 
train_y = -2 * np.linspace(0, 20, n_samples) + 3

x = train_x.reshape(-1, 1) #/ 10**3
y = train_y.reshape(-1, 1) #/ 10**3

model = Sequential()
model.add(Dense(units = 1, input_shape = (1, )))
model.add(Activation('linear'))

model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=optimizers.SGD(lr=0.001),
              metrics=['mse', 'acc'])
history = model.fit(x = x, y = y, batch_size = 1, epochs = epochs)

test_x = np.linspace(0, 20, n_samples)
w, b = model.get_weights()

Как повысить точность модели?

Для линейной регрессии не нужна активация. А в вашем случае и нормализация необязательна.

Построение 3D модели человека на основании фото. Как сделать быстро и удобно?

О каких исходных параметрах речь?

Построение 3D модели человека на основании фото. Как сделать быстро и удобно?

Ключевое слово - простого.
Я не говорю, что это невозможно, я представляю качество объектов, получаемых при помощи подобных решений - это хороший старт, но результат обычно требует доработки, алгоритм не очень стабильный.

По поводу футболок я утверждаю, что это не упрощает алгоритм. Т.е. напрямую восстановить камеру из футболки нельзя в силу ее неригидности, а для фотограмметрии наличие футболки уже не важно.

Правильный способ реализации бинарного классификатора?

да, небольшой дисбаланс нестрашен

Имеет ли Keras инструменты для обучения без учителя?

pytorch

Имеет ли Keras инструменты для обучения без учителя?

Это неправда. Есть много unsupervised алгоритмов с нейросетями, самый простой - автоенкодер.

Верна ли предлагаемая структура нейронной сети?

Нейросеть с полносвязными слоями в лучшем случае сможет переобучиться: скорее всего, данных у вас немного -> маленькие сети будут плохо предсказывать, а учить большие будет не на чем.

Если так уж хотите делать машинное обучение, делайте что-то попроще (ну там лог.регрессию или бустинг), заодно доменные знания для генерации признаков пригодятся.

Почему свёрточная нейронная сеть доходит только до 70% правильных ответов?

100%, конечно, не будет, но на 85%+ можно смело целиться.

Проблема со смыслом в текстах генерируемых ИИ?

обычно GANы плохо работают на текстах из-за их дискретной природы

Random Forest программерское описание?

boosted trees - это другой тип ансамбля

Как через API Яндекс Метрики получить данные о визита конкретного пользователя?

Дмитрий Деменков: да

Как проверить нейросеть\отфильтровать обучающие данные?

Денис: какой-нибудь random forest, с которым накосячить довольно сложно

Как проверить нейросеть\отфильтровать обучающие данные?

Непонятно, что из себя представляют данные - это довольно важно. Если то, что вы называете параметрами, это features, и речь идет о табличных данных, то НС могут оказаться неоптимальным выбором алгоритма.
Но вообще для НС сотен примеров обычно очень мало.

Почему нельзя использовать многослойный персептрон на малых выборках данных?

Сравните качество на трейне и на тесте, если тест ощутимо хуже - явный оверфит.

Как сделать умный фильтр текста по смыслу?

Какая разметка - такая и модель.

Как изменить форму массива?

Timebird: посмотрите на numpy.reshape