Intelligentia artificiosa (AI) notabilem quantitatem popularis his annis consecutus est.
Si es machinator machinator, physicus computatorius, vel scientia data in genere enthusiasta, tunc probabiliter investigetur per mirabiles applicationes processus imaginis, exemplar agnitionis et rei detectionis ab hoc campo provisum.
Praecipuum subfield AI quod fortasse de doctrina profunda est audisti. Hic campus algorithms potentes intendit (programma programmatis instructionis) iuxta exemplar humane functionis cerebri notae as neural Networks.
In hoc articulo notionem Networks Neural transibimus et quomodo his exemplaribus utendo, aedificandi, componendi, idonei et aestimandi. Python.
neural Networks
Neural Networks, seu NNs, series algorithms imitata sunt post biologicam activitatem cerebri humani. Neural Networks nodis constant, etiam neurons appellati.
Collectio nodorum verticalium nota stratis. Exemplar ex uno input, uno output constat, et pluribus stratis occultis. Quisque accumsan nodi constat, etiam neurons appellatus, ubi calculi fiunt.
In sequenti schemate, circuli nodes et collectio verticalium nodum stratis designant. Tres ordines in hoc exemplari sunt.
Nodi unius tabulato ad proximum tabulatum per lineas transmissiones connexae sunt ut infra visum est.
Nostrum dataset ex intitulatum data. Hoc significat quodlibet entitatis notitiae certum nomen pretii assignatum est.
Ita ad classificationem animalis dataset imagines felium et canum habebimus ut nostra notitia, cum "cattus" et "canis" ut pittacia nostra.
Gravis est notare pittacia ad valores numerales converti ad exemplar nostrum ut sensus eorum efficiat, sic nostri pittacii animalis "0" pro cat et "1" pro cane fiunt. Utraque notitia et titulus exemplar pertractatur.
Doctrina
Data alitur exemplar unum ad tempus. Haec notitia in chunks comminuta est et per singulas nodi exemplaris transigitur. Nodi mathematici in his chunkis operationes peragunt.
Non debes scire functiones mathematicas vel calculas huius rei consequat, sed interest generalem rationem habere quomodo haec exempla operantur. Post seriem calculi in uno tabulato, data in alteram tabulatum transmittitur et sic porro.
Postquam peractum est, exemplar nostrum praedicat pittacium notitiae in tabulato output (exempli gratia, in problematis animali classificatione "0" pro catto accipimus praedictionem.
Exemplar deinde procedit ad valorem praedictum comparandum cum valore actualis label.
Si valores pares, exemplar nostrum proximum initus habebit, sed si valores differunt exemplar, differentiam inter utrumque valores, damnum vocatum, computabit, et nodi calculi compones ut pittacia congruentia tunc temporis producant.
Alta Doctrina Frameworks
Ut aedificaretur in codice Neural Networks, importare opus est Alta Doctrina compagibus known as libraries utens nostri Integrated Development Environment (IDE).
Hae compages sunt collectiones functionum praescriptorum quae nos in hoc doceo adiuvabunt. Artificio Keras adhibebimus ad exemplar nostrum aedificandum.
Keras est bibliotheca Pythonis quae alta doctrina utitur et intelligentia artificialis backend vocatur tensor fluxus creare NNs in forma simplicium sequentiarum exemplorum facile.
Keras etiam venit cum suis exemplaribus praeexistentibus quae tum adhiberi possent. Ad hoc discessionem, nostro exemplo utendo Keras creabimus.
Plus discere potes de hac Alta Doctrinae compage ex " Keras website.
Ad aedificationem Neural Network (Tutorial)
Transeamus ut Pythone ad aedificationem Network Neural utendo.
Quod forsit
Neural Networks solutionis species sunt ad AI-substructio problematum. Propter hoc consequat erimus per Pima Indos diabetes Data, quae in promptu sunt hic.
ICU Apparatus Doctrina compilavit hoc dataset et continet medicam Indicum aegros. Exemplar nostrum praedicere valet utrum aeger intra 5 annos diabete impetum habeat necne.
Loading Dataset
Nostra scheda una fasciculus CSV vocatur 'diabetes.csv' qui facile tractari potest utendo Microsoft Praecedo.
Priusquam exemplar efficiamus, opus est nobis dataset importare. Hoc codice utens potes facere:
cum import pandas pd
data = pd.read_csv('diabetes.csv')
x = data.drop("Exitus")
y = data ["Exitus"]
Hic utimur the pandas bibliotheca ut notitia fasciculi CSV nostrorum mutare possit, read_csv() constructum est in functione Pandae, quae nos sinit condere bona in tabella nostra ad variabilem vocatam 'datam'.
Variabilis x continet notitias nostras sine dato eventu. Hoc consequimur cum data.drop() functione quae pittacia x removet, cum y solum eventum (label) notitiarum continet.
Sequential aedificationem Model
Gradus I: Importat Libraries
Primo, TensorFlow et Keras, cum quibusdam parametris ad nostrum exemplar requisitis, opus est importare. Codex sequens nobis hoc facere permittit;
import tensorflow ut tf *
ex tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.metrics import categorica_crossentropy
Ad exemplar nostrum densas stratis inferentes sumus. Haec stratis plene connexa sunt; id est, unaquaeque nodi iacuit plene cum alio nodo in altera tabula coniuncta.
Nos quoque importat activation functio necessaria ad scalas data ad nodos. Optimizers etiam ad minimize detrimentum inlatis.
Adam nomen optimizer est quod exemplar nostrae renovationis nodi facit efficacius calculis, cum " categorica_crossentropy quod est genus functionis amissionis (differentiam computat inter valores actuales et praedictas label) quibus utemur.
Gradus II: Cogitans nostrum exemplar
Exemplar quam ego creo unum input (cum 16 unitates), unum absconditum (cum 32 unitatibus) et unum tabulatum (cum 2 unitatibus) habet. Hi numeri non sunt fixi et omnino ab data problemate pendent.
Profectus ius numerus unitatibus et stratis est processus qui per praxim subsicivum emendari potest. Activatio respondet rationi scalae quam in notitia nostra exercebimus antequam per nodi transeat.
Relu et Softmax nominantur munera activationis ad hoc opus.
exemplum = Sequential([
Dense(unitates = 16, input_shape = (1), activation = 'relu');
Dense(unitates = 32, activation = 'relu');
Densa (unitates = 2, activation = 'softmax')
])
Haec summaria exemplar spectare debent;
Exemplar erudiendum
Exemplar nostrum duobus gradibus instituetur, primo cum componendo exemplar (cum exemplar ponatur) et altera cum congruo exemplari dataset.
Hoc fieri potest utendo ad exemplar.compile() functionem quam sequitur exemplar.fit() functionem.
model.compile(optimizer = Adam(learning_rate = 0.0001), loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
model.fit(x, y, epochae = 30, batch_size = 10).
Specificatio metrica "accuratiae" nobis permittit ut accurationem exemplaris nostri in exercitatione observemus.
Cum pittacii nostri in forma 1's et 0's sunt, munus amissi binarii erimus ad differentiam inter titulos actuales et praedicatos computandos.
Dataset etiam in batches de 10 (batch_size) dividetur et per exemplum 30 temporum transibitur (aepochae). Dataset enim dataset, x esset notitia et y pittacia data respondentia.
Testis Model Using praedictiones
Ad exemplar nostrum aestimandum, praedicere in probatione notitia uti praedictum () munus.
praedictiones = model.predict(x)
Et ut 'eam!
Debes nunc habere bonum intellectus doctrina abyssi applicatio, Neural Networks quomodo generatim operantur et quomodo exemplar in Pythone codice aedificandi, instituendi et experiendi sint.
Spero hoc doceo tibi calcitrare initium faciendi et explicandi tua Altissima Discendi exempla.
Sciamus in comment si utilis articulus.
Leave a Reply