Optimallashtirish usuli va yo'qotish funktsiyasini belgilang
classifier.compile(optimizer = 'rmsprop', loss = 'binary_crossentropy')
Endi biz neyron tarmoqni o'rgatishimiz mumkin. Quyidagi misoldagi kabi davrlar sonini 100 ga qo'yish o'rniga, raqamni (20 + ekipaj raqamingiz*5) ga o'rnating. Quyidagi kodni ishga tushirishdan oldin, neyron tarmoqni o'rgatish uchun qancha vaqt ketishiga e'tibor bering (bu qiymat hisobotda aks ettirilishi kerak, shuningdek siz ko'rsatgan davrlar soni). Treningdan so'ng siz oxirgi davr uchun xato funksiyasining qiymatini olasiz (masalan, yo'qotish: 0,0530) - uni hisobot uchun ham yozib oling.
classifier.fit(X_train, Y_train, batch_size = 1, epochs = 100)
Neyron tarmog'ingiz modelingiz tomonidan bashorat qilingan qiymatlar to'plamini oling (ko'krak saratoni mavjudligi yoki yo'qligi). Quyidagi misolda neyron tarmoq tomonidan ishlab chiqarilgan prognozni sharhlash uchun RELU ga o'xshash funktsiyadan foydalaniladi (agar ehtimollik 0,5 dan kam bo'lsa, yo'q, agar katta yoki teng bo'lsa, ha):
Y_pred = classifier.predict(X_test) # подаём на вход обученной НС тестовый
набор данных
Y_pred = [ 1 if y>=0.5 else 0 for y in Y_pred ]
Prognoz qilingan qiymatlarni ma'lum qiymatlar bilan taqqoslash orqali modelingiz bashoratining to'g'riligini baholang:
total = 0
correct = 0
wrong = 0
for i in range(len(Y_pred)):
total=total+1
if(Y_test.at[i,0] == Y_pred[i]):
correct=correct+1
else:
wrong=wrong+1
print("Total " + str(total))
print("Correct " + str(correct))
print("Wrong " + str(wrong))
Prognozning to'g'riligini avvalroq qayd etilgan xato funksiyasining qiymati bilan solishtiring va xulosalar chiqaring.
Yana kamida 3 ta neyron tarmoq modelini yarating va o'rgating (sarflangan vaqtni aniqlang):
turli qatlamlar soni, ulardagi neyronlar va faollashtirish funktsiyalari bilan;
turli xil ta'lim davrlari bilan,
boshqa optimallashtirish usuli va/yoki yo‘qotish funksiyasi bilan.
Neyron tarmoq modellari tomonidan ishlab chiqarilgan prognozlarning to'g'riligini baholang. Hisobotda qayd etish:
barcha modellarning giperparametrlari,
mashg‘ulotlarga sarflangan vaqt;
xatolik funksiyasining qiymati va prognozlarning aniqligi.
Topshiriq
1. google-da e-mail ochish.
2. google diskda ishlashni o’rganish.
3. https://colab.research.google.com da ishlash ko’nikmalarini shakllantirish.
4. Tasniflash topshirig'i uchun neyron tarmoqni amalga oshirish va o'qitish (4.1)
Xisobot mazmuni
Amaliy ish hisobotida quyidagilar bo’lish lozim:
1. Amaliy ish mavzusi va maqsadi.
2. Bajarilgan ishlarning qadamba-qadam skrinshotlari.
3. Qo’yilgan masala bo’yicha tushunchalar og’zaki tasnifi.
Nazorat savollari
1. Ma’lumotlarning intellektual tahlili nima?
2. Mashinali o’qitish misollar keltiring
3. Google colabda qo’llanilgan kutubxonalarni tasniflab bering
4. Ma'lumotlarning intellektual tahlili qanday maqsadda qo'llaniladi?
5. Supervizli va unsupervizli IA tahlili arasidagi asosiy farq nima?
6. Har biri qanday holatlar uchun afzalliklarga ega?
7. IA tahlili uchun ma'lumotlar qayerdan olingan bo'lishi kerak?
8. Ma'lumotlar tahlil uchun yaxshi bo'lgan ma'lumotlarni tanlashda qanday kritеriyalar qo'llaniladi?
9. Ma'lumotlarning intellektual tahlilida qanday darajada hassasiyat talab qilinadi?
10.Shaxsiy ma'lumotlarni himoya qilish uchun qanday maxsusliklar amalga oshiriladi?
11. IA tahlili uchun ishlatilayotgan modelni baholashda qanday metrikalar ishlatiladi?
12. Baholash natijalari qanday qilib tafsilotli tushuntiriladi?
13. Qanday modellar "Explainable AI" (XAI) prinsiplari asosida ishlaydi?
14. Tahlil natijalari tafsilotli tushuntirilishi qanday amalga oshiriladi?
15.Ma'lumotlarning intellektual tahlili uchun iloviy yanitishlar qanday yaratiladi?
16. Ilovadagi yanitishlar o'zgaruvchilarni qanday o'rganadi va o'zgartiradi?
17. Tabiiy tilda ma'lumotlarni tahlil qilish (NLP) qanday ishlaydi?
18.Tuning tahlilida ma'lumotlarning hissiyatini (sentiment) qanday aniqlash mumkin?
19. IA tahlilida modellar "overfitting" va "underfitting" qanday keng qo'l topadi?
20. Modellarni "overfitting"dan himoya qilish uchun qanday usullar mavjud?
21. Ma'lumotlarning intellektual tahlili jarayonida ma'lumotlar himoyalash qanday amalga oshiriladi?
22. Shaxsiy ma'lumotlar uchun amalga oshiriladigan etik normativlar qanday?
|
