Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Нейронные сети для прогнозирования. Сведение задачи прогнозирования к регрессионной задаче. Прогнозирование рядов с сезонной составляющей.
Лекция №4 в курсе "Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 2" (осень 2018).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов

[andyx]

Лекции огонь просто! И лектор супер! Спасибо большое!

[anastasiiatigges]

Какое чудо, что нашла ваши лекции! Записалась на платные курсы, про нейронные сети дают аж 40 минут видео и все. У вас разбито доступно по полкам с основательными объяснениями. И бесплатно ) Спасибо!

[hcoderhy]

Спасибо за публикацию лекций! Вы восхитительный лектор! Также, вы мне напомнили персонажа из игры Detroit: Become Human, а именно Лейтенанта Андерсона. Ещё раз, спасибо вам

[alexanderkraus]

Спасибо за эту информацию я как раз и искал !

[Mikemacintosh-jt]

# Creating a model
model = Sequential()
model.add(Dense(6, input_dim=12, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))


# Compiling model
model.compile(loss='mean_absolute_percentage_error', optimizer='adam',

Задача 1: 6 нейронов во внутреннем слое, функция потерь MAPE, получил на тестовой выборке 7.77%
Во второй задаче получилось добиться 1.16%, используя только 4 нейрона, при этом итоговый график неплохо приближается к данным.

[markporoshin]

Это же получается просто AR модель, которую обучают с помощью градиентного спуска

[TheArkan]

Хорошая лекция! Подскажите что вы за редактор в браузере используете?

[shandi]

Нельзя ли рассматривать пример с машинами как выборку распределения Пуассона ? Фиксированный интервал времени, Y - у нас количество случившихся событий....

[VladKochetov]

А если у нас есть статистические данные за всю история существования чего-либо, и в Y вписываем не 1 выход, а несколько?
Будет ли сеть давать неточное предсказание на всех выходах сразу, или на первом мало ошибки, на втором больше и так далее?

[Gyringag]

Тестить на самых свежих данных, конечно, логично, но упускать из обучающей выборки самые актуальные данные тоже не айс?

[СергейНазаров-зо]

А почему не работает ссылка на страницу лекции? Где брать обучающую выборку?

[mrx]

Отличная лекция! Это то, что мне было нужно! Спасибо!

Есть вопрос.

Можно задать цикл для внешних параметров нейронной сети. Для каждого варианта запустить,

оценить ошибку и точность. Далее выбрать тот вариант, где меньше ошибка и высокая точность. Но

тут получается каждый раз инициализируем, запускаем обучение нейронной сети и при этом не меняем

значения внешних параметров и результаты (потеря и точность) сильно отличаются. Почему так? И как этого

избежать, чтобы можно было смело использовать цикл для внешних параметров?

[ckortez]

по моему не плохо было бы нормализовать данные ))))