Adam Geitgey'in makine öğrenimi bloguna rastladığımdan beri sinir ağlarını anlamaya çalışıyorum . Konuyla ilgili olabildiğince çok okudum (kavrayabileceğim) ve tüm geniş kavramları ve bazı çalışmaları (matematikte çok zayıf olmasına rağmen), nöronlar, sinapslar, ağırlıklar, maliyet fonksiyonları, geri yayılımı anladığımı düşünüyorum Ancak, gerçek dünyadaki problemleri sinir ağı çözümüne nasıl çevireceğimizi anlayamadım.
Durumda, Adam Geitgey örnek bir kullanım, yatak odası sayısı içeren bir veri seti verildiğinde bir ev fiyat tahmin sistemi , Sq. feet , Mahalle ve Satış fiyatı gibi bir evin fiyat tahmin edebilmek için bir sinir ağı eğitebilirsiniz. Bununla birlikte, kodda olası bir çözümü uygulamada yetersiz kalıyor. Bir örnek olarak, en yakın ağırlığını nasıl uygulayacağınızı gösteren bir işlevdir:
def estimate_house_sales_price(num_of_bedrooms, sqft, neighborhood): price = 0 # a little pinch of this price += num_of_bedrooms * 1.0 # and a big pinch of that price += sqft * 1.0 # maybe a handful of this price += neighborhood * 1.0 # and finally, just a little extra salt for good measure price += 1.0 return price
Diğer kaynaklar daha yoğun matematik ve anlayabildiğim bulabildiğim tek temel kod örneği gibi görünüyor (yani, tüm şarkı söyleme, tüm dans eden görüntü sınıflandırma kod tabanı) bir sinir ağını XOR olarak eğiten bir uygulamadır kapısı sadece 1 ve 0'larda.
Bu yüzden bilgimde bir köprü oluşturamayacağım bir boşluk var. Konut fiyat tahmini sorununa geri dönersek , veriler sinir ağına beslenmek için nasıl uygun hale getirir? Örneğin:
- Yatak odası sayısı: 3
- Sq. ayaklar: 2000
- Yakın çevre: Normaltown
- Satış fiyatı: 250.000 $
Sayılar olduğu için 3 ve 2000'i doğrudan sinir ağına besleyebilir misiniz ? Yoksa onları başka bir şeye dönüştürmeniz mi gerekiyor? Benzer şekilde Normaltown değeri, bu bir dize, bunu bir sinir ağının anlayabileceği bir değere nasıl çevirirsiniz ? Veriler boyunca tutarlı olduğu sürece, bir dizin gibi bir sayı seçebilir misiniz?
Katmanlar arasında geçen sayıların 0 ila 1 veya -1 ila 1 olduğunu gördüğüm sinir ağı örneklerinin çoğu Peki, işlemin sonunda çıktı değerini 185.000 dolar gibi kullanılabilir bir şeye nasıl dönüştürüyorsunuz ?
Ev fiyat tahmini örneğinin, sadece üç veri noktasına büyük ölçüde basitleştirildiği göz önüne alındığında, muhtemelen özellikle yararlı bir sorun olmadığını biliyorum. Ama sadece bu engeli aşabilsem ve sahte gerçek hayat verilerini kullanarak eğiten ve sahte bir gerçek hayat cevabı veren son derece basit bir uygulama yazabilirsem, arkasını kıracağım ve tekmeleyebileceğimden daha fazla ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinin.