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.
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.