Izgradnja modela neuronske mreže je fascinantna oblast u mašinskom učenju, posebno u Pythonu. Nudi širok opseg za analizu, predviđanje i automatizaciju procesa donošenja odluka. Prije nego što uronimo u detalje izgradnje neuronske mreže zapleta, važno je razumjeti šta je neuronska mreža. To je u suštini sistem algoritama koji intimizira strukturu ljudskog mozga, stvarajući na taj način umjetnu neuronsku mrežu koja kroz analitički proces interpretira senzorne podatke, uočavajući nijanse koje su 'nevidljive' sa sirovim podacima, slično kao što to čini naš mozak.
Neuronska mreža je imperativ u procesima rudarenja podataka, gdje identificira obrasce i trendove koji su bili previše složeni za ljude ili druge kompjuterske tehnike. Sada, zaronimo u srž stvari – koristeći Python za izgradnju i crtanje neuronske mreže.
Iscrtavanje neuronskih mreža u Pythonu
# Importing libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs # Create a sample dataset dataset=make_blobs(n_samples=800, centers=2, n_features=2, cluster_std=1.6, random_state=50) # Split into input (X) and output (y) X, y = dataset # Plot the sample data plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y) plt.show()
Hajde da razumemo ovaj kod:
- U prva četiri reda uvozimo potrebne biblioteke kao što su numpy, matplotlib itd.
- Zatim, koristeći funkciju 'make_blobs' iz sklearna, kreiramo skup podataka.
- Zatim se skup podataka dijeli na ulaze (X) i izlaze (y).
- Posljednji red prikazuje X i y i daje nam vizualizaciju podataka korištenjem scatter funkcije iz matplotlib biblioteke.
Razumijevanje biblioteka neuronske mreže zapleta
Razumijevanje Python biblioteka u ovom kontekstu je najvažnije. Biblioteka numpy omogućava matematičke operacije, matplotlib se koristi za crtanje 2D grafova iz podataka koji su u Pythonu, a sklearn predvodi mašinsko učenje u Pythonu.
Korak po korak kod
Proces koda korak po korak omogućava nam da steknemo dubinsko razumijevanje:
# Import necessary modules from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # Create the model model = Sequential() # Add input layer with 2 inputs neurons model.add(Dense(input_dim=2, output_dim=1, init='uniform', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Fit the model history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)
U ovom komadu koda,
- Kreiramo model koristeći funkciju Sequential() iz modula keras.models.
- Zatim se dodaje ulazni sloj sa 2 ulazna neurona. Ovdje je 'Dense' tip sloja koji radi u većini slučajeva. U gustom sloju, svi čvorovi u prethodnom sloju se povezuju sa čvorovima u trenutnom sloju.
- 'Compile' priprema model za obuku.
- Posljednji dio, 'uklapanje modela' je mjesto gdje se neuronska mreža trenira. 'Epohe' označava broj prolaza cijelog skupa podataka za obuku. Model uči i ažurira parametre modela tokom svake epohe. Veličina serije je podskup skupa podataka.
Kroz ove kodove gradimo temelje za stvaranje neuronske mreže zapleta koristeći Python. Uz Python-ove opsežne biblioteke i moćne mogućnosti, neuronske mreže se mogu efikasno implementirati i vizualizirati. Radi se samo o razumijevanju korijena, a dobro je rasti u ovom svestranom polju mašinskog učenja.
