НЕЙРОСЕТЬ РЕГРЕССИЯ PYTHON

Нейросеть регрессия является одним из типов нейронных сетей, которые используются для анализа данных и предсказания числовых значений. В Python для создания нейросетей регрессии можно использовать библиотеку TensorFlow, которая является одним из самых популярных инструментов в мире машинного обучения.

Для создания нейросети регрессии с помощью TensorFlow необходимо выполнить следующие основные шаги:

  1. Подготовить данные для обучения нейросети, разделив их на обучающую и тестовую выборки.
  2. Создать модель нейросети, выбрав количество скрытых слоев, количество нейронов и активационную функцию для каждого слоя.
  3. Задать функцию потерь для оценки ошибки модели и определения оптимальных весов нейронов.
  4. Выбрать оптимизатор для обновления весов нейросети на каждой итерации обучения.
  5. Обучить нейросеть на обучающей выборке и проверить ее точность на тестовой выборке.

Пример кода для создания простой модели нейросети регрессии в TensorFlow:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1), loss='mean_error')

В этом примере создается модель нейросети с одним скрытым слоем состоящим из одного нейрона. Функция активации не указана, что означает использование линейной функции активации. Функция потерь выбрана 'mean_error', а оптимизатор - 'Adam'.

24 часа ТОРГУЮ с помощью ChatGPT - Нейросеть для трейдинга

Решение задачи регрессии - Глубокое обучение на Python

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

Собеседование python разработчик в мой стартап - Федор (пожелал остаться неизвестным)

Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!

BLGPG-6B52B844423A-24-11-23-22

Новые материалы: