Нейронные сети для предсказание временных рядов (Задача регрессии)
Vložit
- čas přidán 23. 08. 2024
- Линия kx:
colab.research...
Линия kx+b:
colab.research...
Разбросанные около линии точки:
colab.research...
Синус:
colab.research...
Численность населения:
colab.research...
Файл с численностью:
drive.google.c...
Вы большой умница! Не заморачивая голову статистикой, теорией вероятностей, анализом (градиентный спуск) , Вам удалось наглядно разъяснить работу перцептрона. Таких бы преподавателей в ВУЗы. А вообще не так давно я пытался поиграть с предсказанием инсульта по социально-медицинским параметрам , но у меня была ретроспектива всего на 2709 человек. Слабо и мало. Ретроспектива наше все. Сейчас пытаюсь отойти от регрессионного анализа и перцептрона. Хочу попробовать с использованием систем нечеткого вывода.
Очень доходчиво рассказываете... ждем от вас побольше видео...
Спасибо большое, будем стараться 😉
Спасибо, спецам возможно слишком просто, а мне полезно.
Очень доходчиво, талант!
Спасибо! 😉
i know it's quite off topic but does anybody know of a good place to watch new movies online ?
@Kaiden Walter Meh I use Flixportal. just search on google for it:P -ray
@Ray Bronson thanks, I signed up and it seems to work :) Appreciate it !
@Kaiden Walter You are welcome :D
Очень доступно и интересно.
Спасибо большое 😊
Спасибо за видео! Вопрос.
Задача - прогноз одномерного временного ряда.
В качестве признаков есть другие временные ряды. Таймфрейм одинаковый. Но у признаков другие размерности. 2, 3, 5, много. Как это правильно упаковывать?
Было бы не плохо скидывать ссылку на код
А как анализировать одновременно несколько последовательностей, по примеру с магазином?
Когда выйдет продолжение ролика про SSD?
на строку ---> 11 with open(data_path) as File: выдает ошибку: expected str, bytes or os.PathLike object, not _io.TextIOWrapper
Не можете подсказать, что это значит?
Говорит, что в data_path у вас что-то странное, а он хочет путь к файлу.
Проверяем есть ли файл, примонтирован ли диск, правильно ли указан путь.
@@avt.global хорошо, спасибо, разобрался
А в этих ядрах синопсах известно какие вычисления происходят?
Нормализованное значение умножается на вес и прибавляется смещение. При обучении сети корректируется значение весов путем минимизации ошибки. Минимизация проходит методом вычисления градиента и движения в обратную сторону.
@@MrDemda можно ли сделать так что бы один искусственный интеллект был доминирующим над другим, что то типа осознанности у человека?
@@user-xq3qy4qv5z , бред не несите
@@MrDemda у меня есть образование деньги время и мне интересно создать робота который мало чем будет отличаться от человека. И у меня есть понимание относительно всего кроме осознанности. Как запрограмировать осознанность? Не простая задача
@@user-xq3qy4qv5z , если бы у вас было образование, то вы бы не писали глупости.