Рубрики
Без рубрики

Как построить Искусственную Нейронную Сеть на Java

Позвольте мне кратко рассказать вам о цели этой статьи, а затем обсудить техническую часть…. С пометкой java, машинное обучение, учебник.

Позвольте мне кратко рассказать вам о цели этой статьи, а затем обсудить техническую часть. Я вижу множество учебных пособий на основе Python о том, как начать кодировать модели глубокого обучения, обучать их и внедрять в производство. Так или иначе, мои исследования всегда заканчивались рассмотрением Python для любых методов машинного обучения. В большинстве случаев это было связано с простотой и тем фактом, что большинство библиотек машинного обучения выпущено на Python. Python интересен, но он никогда не был моим основным выбором. Я родился и вырос на Java, и мне всегда больно видеть, что существуют технологические ограничения для изучения чего-то нового. Итак, должен ли я превратиться в “разработчика Python”, чтобы изучить машинное обучение в лучшем виде? Этот вопрос вертелся у меня в голове. Ну, некоторые люди могут возразить, что вы инженер-программист, и от вас ожидают, что вы без колебаний изучите любой технологический стек. Кто сказал, что Питон уродлив? Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию.

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java завершился в DL4J . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java могут быть другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют эту работу, но найдены в DL4J . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java могут быть другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют работу DL4J, но найдены в DL4J . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственной многообещающей платформой глубокого обучения коммерческого уровня в Java на сегодняшний день.

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственной многообещающей платформой для глубокого обучения коммерческого уровня, которую выпустили основатели

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит так: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим средством глубокого обучения коммерческого уровня, которое основатели выпустили DL4J по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать данные в удобочитаемом формате, возможно, не имеет смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени.

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать в DL4J, мы можем определить схему

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим средством глубокого обучения коммерческого уровня, которое выпустили основатели

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о ловушке фиктивной переменной , удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим средством глубокого обучения коммерческого уровня, которое основатели выпустили

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать. Теперь давайте определим, что такое метки ввода и какие метки вывода. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать Результирующий набор данных после применения преобразования будет иметь 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, поэтому значения индекса от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать Последний столбец, представляющий ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются метками ввода. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать. Метки обучения ввода будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются метками ввода. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, и выходные данные будут выглядеть так: Метки ввода обучения будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются метками ввода. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать. Теперь мы можем получить итераторы обучающего/тестового набора для перехода в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || являются единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || являются единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать абсолютно не! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, потому что при проверке данных вы увидите, что данные не масштабируются должным образом. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями. Решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать. Величина “Баланса” и “Предполагаемой зарплаты” намного выше, чем у большинства других лейблов. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, поэтому, если мы обрабатываем их как таковые, может возникнуть высокая зависимость от этих ярлыков при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, что потенциально может скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, поэтому нам нужно выполнить масштабирование функций здесь. Это потенциально могло бы скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать Помните, что предварительная обработка данных очень важна для предотвращения неправильных результатов и ошибок, и это полностью зависит от данных, которыми мы располагаем. См. || здесь Итак, нам нужно выполнить масштабирование функций здесь. Это потенциально могло бы скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, наконец, у нас есть данные, которые могут быть переданы в нейронную сеть. Помните, что предварительная обработка данных очень важна для предотвращения неправильных результатов и ошибок, и она полностью зависит от имеющихся у нас данных. См. || здесь Итак, нам нужно выполнить масштабирование функций здесь. Это потенциально могло бы скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || . Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, давайте посмотрим, как мы можем разработать модель нейронной сети. Наконец, у нас есть данные, которые можно передать в нейронную сеть. Помните, что предварительная обработка данных очень важна для предотвращения неправильных результатов и ошибок, и она полностью зависит от имеющихся у нас данных. См. || здесь Итак, нам нужно выполнить масштабирование функций здесь. Это потенциально могло бы скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

2) Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J по той же причине, поскольку, как было сказано, не ограничивайте себя конкретными решениями, решение зависит от вашей модели, и вам придется исследовать, как вы могли видеть, мы добавили отсевы между входным и выходным уровнями. Обратитесь к этому блоку кода Итак, мы указываем, сколько нейронов должно присутствовать во входном слое, структуре скрытого слоя и его соединениях, выходном слое, функциях активации для каждого из слоев, функции потерь для выходного слоя и функции оптимизатора. Во-первых, мы начнем определять конфигурацию нейронной сети. Определение формы нейронной сети Давайте посмотрим, как мы можем спроектировать модель нейронной сети. Наконец, у нас есть данные, которые можно передать в нейронную сеть. Помните, что предварительная обработка данных очень важна для предотвращения неправильных результатов и ошибок, и она полностью зависит от имеющихся у нас данных. См. здесь Итак, нам нужно выполнить масштабирование функций здесь. Это потенциально могло бы скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют || являются единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили || DL4J || по той же причине, поскольку, сказав это, не ограничивайте себя конкретными решениями, зависит от вашей модели, и вам придется исследовать3) Обучите модель и прогнозируйте результаты, соответствующая функция потерь затем будет двоичной || кросс-энтропия || . В нашем случае это сумма квадратов разницы между фактическим объемом производства и ожидаемым объемом производства. Нам также необходимо указать функцию потерь, с помощью которой будет рассчитываться частота ошибок. Таким образом, этот сценарий будет выглядеть как логистическая регрессия и, следовательно, использовать функцию активации || сигмовидной || в выходном слое. Это будет вероятностный расчет клиентов, которые покидают банк. Обратите внимание, что наша модель ожидаемого результата будет указывать на то, покинет ли клиент банк или нет. Рекомендуемой моделью было бы среднее количество как входных, так и выходных нейронов, так что это будет (11 + 1)/. Как мы определяем количество нейронов в скрытом слое? Итак, мы настроили то же самое. Существует 11 меток ввода и одна категория вывода. Также обратите внимание, что мы не отбросили большую часть нейронов (всего 10%), чтобы избежать || недостаточной подгонки || в то же время. Это делается для оптимизации нейронной сети, избегая чрезмерной подгонки. Как вы могли видеть, мы добавили отсевы между входным слоем и выходным слоем. Обратитесь к этому || блоку кода Итак, мы указываем, сколько нейронов должно присутствовать во входном слое, структуре скрытого слоя и его соединениях, выходном слое, функциях активации для каждого из слоев, функции потерь для выходного слоя и функции оптимизатора. Во-первых, мы начнем определять конфигурацию нейронной сети. Определение формы нейронной сети Давайте посмотрим, как мы можем спроектировать модель нейронной сети. Наконец, у нас есть данные, которые можно передать в нейронную сеть. Помните, что предварительная обработка данных очень важна для предотвращения неправильных результатов и ошибок, и она полностью зависит от имеющихся у нас данных. См. || здесь Итак, нам нужно выполнить масштабирование функций здесь. Это потенциально могло бы скрыть влияние других зависимых меток для прогнозирования выходной модели. Таким образом, если мы будем обрабатывать их как таковые, то может возникнуть высокая зависимость от этих меток при вычислениях. Величина “Баланса” и “Предполагаемой заработной платы” намного выше, чем у большинства других ярлыков. Данные, которые мы передаем в нейронную сеть, должны быть сопоставимы друг с другом. Потому что, когда вы проверите данные, вы увидите, что данные масштабируются неправильно. Ни в коем случае! Теперь, можем ли мы продолжить и передать эти данные в нейронную сеть? Теперь мы можем заставить итераторы обучающего/тестового набора перейти в модель нейронной сети, как только она будет готова к обучению. Вторым и лучшим подходом было бы использование || DataSetIteratorSplitter Теперь определяет меньший размер пакета и использует || Datasetiterator || для извлечения наборов данных из файла. Если вы выберете большой размер пакета, количество выполняемых обновлений будет меньше. Но помните, что есть большая разница, если вы выбрали больший размер партии. Мы могли бы иметь размер пакета 8000 (обучающий набор), чтобы весь набор данных можно было передать в одном блоке данных. У нас есть 10000 записей в нашем наборе данных. Размер пакета определяет количество, в котором вы хотите передать данные из набора данных в нейронную сеть. Не забудьте определить размер пакета для вашего набора данных. И выходные данные будут выглядеть так: Входные обучающие метки будут выглядеть так: Последний столбец представляет ожидаемый результат, а все остальные столбцы являются входными метками. Таким образом, значения индекса равны от 0 до 12. Результирующий набор данных после применения преобразования будет содержать 13 столбцов. Теперь давайте определим, что такое входные метки и что такое выходные метки. Обратитесь к этому || блоку кода Оба устройства чтения записей являются реализациями интерфейса || RecordReader ||. Используйте || csvrecordreader || для чтения csv-файла и передачи его в || TransformProcessRecordReader || для применения преобразования, которое мы определили выше. Средняя ошибка и вероятность успеха будут рассчитываться в конце каждой эпохи. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нейронной сети, а тестовый набор будет использоваться для измерения того, насколько хорошо была обучена ваша нейронная сеть. Теперь пришло время разделить набор данных на обучающие/тестовые наборы. Обратитесь к этому || блоку кода, например, мы удалили “Франция” и сохранили его в качестве основы для указания других значений “страна”. Удаленная переменная становится базовой категорией по сравнению с другими категориями. Мы также должны позаботиться о || ловушке фиктивной переменной ||, удалив одну категориальную переменную. Допустим, если у нас есть 3 страны в наборе данных, они будут сопоставлены трем столбцам, каждый из которых представляет значение страны. После этой кодировки метка “География” будет преобразована в несколько столбцов с двоичными значениями. Обратитесь к коду реализации схемы || здесь мы можем применить все кодирование и преобразование. В DL4J мы можем определить || схему || для набора данных, а затем передать эту схему в процесс преобразования || для кодирования этой метки в значения (цифры). С другой стороны, мы можем использовать || одну горячую кодировку || Метку “География”, имеющую несколько значений. Метка “Пол” должна быть сопоставлена двоичным значениям (0 или 1) в зависимости от мужчины/женщины. “Нам нужно осмысленно преобразовать их в цифры, прежде чем передавать в нейронную сеть. ‘ || География и пол || в которых значения не являются цифрами. Если вы посмотрите, вы увидите, что есть две метки: теперь у нас есть 10 полей для рассмотрения, кроме метки вывода. Первыми тремя метками: || Номер строки, идентификатор пользователя и фамилия ||, безусловно, можно пренебречь, поскольку они не являются решающими факторами. Проверьте набор данных и проверьте возможные зависимые метки при принятии решения о выводе. Так что это будет ваша выходная метка. 1’ означает, что клиент покинул банк. Последнее поле “Вышел” указывает, покинул ли клиент банк или нет. “Как вы могли заметить, в наборе данных о клиентах есть 14 полей. Кроме того, нам нужно принять к сведению категориальные входные данные и правильно преобразовать их перед подачей в нейронную сеть. Мы будем иметь дело только с цифрами, пока будем тренировать нейронную сеть. Данные в удобочитаемом формате могут не иметь смысла для целей машинного обучения. 1) Предварительная обработка данных Набор данных о клиентах (формат CSV) выглядит следующим образом: || Нажмите здесь Международная банковская компания хочет увеличить коэффициент удержания клиентов, прогнозируя клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут банк. Я использую приведенный ниже пример для демонстрации реализации нейронной сети. DeepLearning4j || фреймворк на протяжении всей этой статьи, поскольку я пытаюсь предоставить решение, ориентированное на Java. Я буду использовать || А теперь давайте испачкаем руки! о том, что лучше всего работает в вашем случае. новая учебная библиотека. e люди Java. я работаю на Java до настоящего времени. || Задание DL4J, но найдено в || DL4J || .

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили DL4J

Это действительно красиво, оно выполняет свою работу с меньшими усилиями по кодированию. Математические вычисления, включающие большое количество кода Java, могут быть выполнены в нескольких строках на Python. Большинство организаций ищут универсалов, которые разбираются в различных технологиях. Но также справедливо подумать о том, как использовать существующий стек технологий для реализации того, о чем вы мечтаете. Поиск фреймворков глубокого обучения на основе Java Могут существовать другие фреймворки/библиотеки Java, которые выполняют является единственным многообещающим инструментом глубокого обучения коммерческого уровня, который основатели выпустили

Теперь мы можем продолжить и оценить наши результаты, используя класс Оценка в DL4J .

Обратитесь сюда

Показатели оценки будут отображаться в виде матрицы путаницы , как показано ниже:

Теперь давайте посмотрим на нейронную сеть в действии. Давайте спрогнозируем, покинет ли банк следующий клиент:

Нам нужно написать новую схему для тестового набора данных, так как тестовые данные не имеют метки, в отличие от данных поезда. Таким образом, единственное изменение состоит в том, чтобы удалить метку из ранее обсуждавшегося создания схемы. Вот новая реализация схемы для приема ввода от пользователя: Нажмите здесь

Мы можем разработать функцию API , которая возвращает результаты прогнозирования в виде INDArray .

Теперь мы можем создать проект maven и построить проект. Затем обратитесь к файлу JAR в вашем приложении (например, Spring Boot) как к зависимости maven и используйте API для прогнозирования результатов. Поскольку результаты представлены в формате INDArray , вам необходимо написать логику для отображения пользовательских результатов в соответствии с вашими требованиями. Здесь наша нейронная сеть предсказывает вероятность того, что клиент покинет организацию. Итак, если вероятность больше 0,5 (50%), то вы можете обработать результаты в пользовательском интерфейсе, чтобы указать недовольного клиента.

Поздравляю! Мы только что разработали стандартную нейронную сеть с частотой прогнозирования около 85%. Не стесняйтесь изучать конкретные примеры DL4J здесь . Не стесняйтесь писать мне на Linkedin для любых запросов или разъяснений.

Оригинал: “https://dev.to/rahulraj/how-to-build-an-artificial-neural-network-in-java-3453”