ニューラルネットワークモデル

はじめに

この実験では、ニューラルネットワークモデルとそれが教師付き学習タスクでどのように使用できるかについて学びます。ニューラルネットワークは、データ内の非線形パターンを学習できる人気のある機械学習アルゴリズムの一種です。それらは、多くの場合、分類と回帰タスクに使用されます。

私たちは、入力層と出力層の間に1つ以上の隠れ層を持つニューラルネットワークの一種である多層パーセプトロン (MLP) アルゴリズムに特に焦点を当てます。MLPは、データ内の複雑な非線形関係を学習できるため、幅広いタスクに適しています。

VMのヒント

VMの起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebookを使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebookが読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。私たちは迅速に問題を解決いたします。

Skills Graph

必要なライブラリをインポートする

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

データセットを読み込む

## Load the dataset
X = [[0., 0.], [1., 1.]]
y = [0, 1]

MLPモデルを作成して学習する

## 5つのニューロンからなる1つの隠れ層を持つMLP分類器を作成する
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5,), random_state=1)

## 学習データを使ってモデルを学習する
clf.fit(X, y)

学習済みモデルを使って予測を行う

## 新しいサンプルに対する予測を行う
predictions = clf.predict([[0., 1.], [1., 0.]])

モデルを評価する

## モデルの精度を評価する
accuracy = clf.score(X, y)

まとめ

この実験では、ニューラルネットワークモデル、特に多層パーセプトロン（MLP）アルゴリズムについて学びました。必要なライブラリをインポートし、データセットを読み込み、MLPモデルを作成して学習し、学習済みモデルを使って予測を行い、モデルの精度を評価しました。

MLPは、データ内の非線形パターンを学習できる強力なアルゴリズムであり、分類と回帰タスクに広く使用されています。それは、あなたの機械学習ツールボックスにおいて役立つツールである可能性があります。