Модели нейронных сетей

Введение

В этом лабораторном занятии мы узнаем о моделях нейронных сетей и том, как их можно использовать в задачах обучения с учителем. Нейронные сети - популярный тип алгоритмов машинного обучения, которые могут изучать нелинейные паттерны в данных. Они часто используются для задач классификации и регрессии.

Мы сосредоточимся конкретно на алгоритме многослойного перцептрона (MLP), который является типом нейронной сети, имеющей один или несколько скрытых слоев между входными и выходными слоями. MLP может изучать сложные нелинейные зависимости в данных, что делает его подходящим для широкого спектра задач.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Импортируем необходимые библиотеки

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

Загрузите датасет

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

Создайте и обучите модель MLP

## Create an MLP classifier with one hidden layer of 5 neurons
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5,), random_state=1)

## Train the model using the training data
clf.fit(X, y)

Сделайте прогнозы с помощью обученной модели

## Make predictions for new samples
predictions = clf.predict([[0., 1.], [1., 0.]])

Оцените модель

## Evaluate the model accuracy
accuracy = clf.score(X, y)

Резюме

В этом практическом занятии мы изучили модели нейронных сетей, конкретно алгоритм многослойного перцептрона (Multi-layer Perceptron, MLP). Мы импортировали необходимые библиотеки, загрузили датасет, создали и обучили модель MLP, сделали прогнозы с использованием обученной модели и оценили точность модели.

MLP - это мощный алгоритм, который может изучать нелинейные паттерны в данных и широко используется для задач классификации и регрессии. Это может быть полезным инструментом в вашем наборе инструментов машинного обучения.