ઉકેલાયેલ: પ્લોટ ન્યુરલ નેટવર્ક

ન્યુરલ નેટવર્ક મૉડલ બનાવવું એ મશીન લર્નિંગમાં એક આકર્ષક ક્ષેત્ર છે, ખાસ કરીને પાયથોનમાં. તે વિશ્લેષણ, આગાહીઓ અને સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા માટે વ્યાપક અવકાશ પ્રદાન કરે છે. અમે પ્લોટ ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવાની ઝીણી-ઝીણી બાબતોમાં ડૂબકી મારતા પહેલા, ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે તે સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે. તે અનિવાર્યપણે એલ્ગોરિધમ્સની સિસ્ટમ છે જે માનવ મગજની રચનાને ઘનિષ્ઠ બનાવે છે, આમ એક કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવે છે જે, વિશ્લેષણાત્મક પ્રક્રિયા દ્વારા સંવેદનાત્મક ડેટાનું અર્થઘટન કરે છે, કાચા ડેટા સાથે 'અદ્રશ્ય' હોય તેવા ઘોંઘાટને પસંદ કરે છે, જેમ કે આપણું મગજ કરે છે.

ડેટા માઇનિંગ પ્રક્રિયાઓમાં ન્યુરલ નેટવર્ક અનિવાર્ય છે, જ્યાં તે પેટર્ન અને વલણોને ઓળખે છે જે માનવો અથવા અન્ય કમ્પ્યુટર તકનીકો માટે ખૂબ જટિલ હતા. હવે, ચાલો આ બાબતના હૃદયમાં ડાઇવ કરીએ- ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવા અને પ્લોટ કરવા માટે પાયથોનનો ઉપયોગ કરીને.

પાયથોનમાં ન્યુરલ નેટવર્કનું પ્લોટિંગ

# Importing libraries
import numpy as np     
import matplotlib.pyplot as plt     
from sklearn.datasets import make_blobs 

# Create a sample dataset
dataset=make_blobs(n_samples=800, centers=2, n_features=2, cluster_std=1.6, random_state=50)

# Split into input (X) and output (y)
X, y = dataset

# Plot the sample data
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.show()

ચાલો આ કોડને સમજીએ:

• પ્રથમ ચાર લીટીઓમાં, અમે જરૂરી પુસ્તકાલયો જેમ કે numpy, matplotlib વગેરે આયાત કરીએ છીએ.
• આગળ, sklearn માંથી 'make_blobs' ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને, અમે ડેટાસેટ બનાવીએ છીએ.
• પછી ડેટાસેટને ઇનપુટ્સ (X) અને આઉટપુટ (y) માં વિભાજિત કરવામાં આવે છે.
• છેલ્લી લાઇન X અને y ને પ્લોટ કરે છે અને અમને matplotlib લાઇબ્રેરીમાંથી સ્કેટર ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને ડેટાનું વિઝ્યુલાઇઝેશન આપે છે.

પ્લોટ ન્યુરલ નેટવર્ક લાઇબ્રેરીઓને સમજવું

આ સંદર્ભમાં પાયથોન પુસ્તકાલયોને સમજવું સર્વોપરી છે. નમ્પી લાઇબ્રેરી ગાણિતિક કામગીરીને મંજૂરી આપે છે, મેટપ્લોટલિબનો ઉપયોગ પાયથોનમાં રહેલા ડેટામાંથી 2D ગ્રાફ પ્લોટિંગ માટે થાય છે અને પાયથોનમાં સ્ક્લેરન સ્પિયરહેડ્સ મશીન લર્નિંગ થાય છે.

સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ કોડ

કોડની એક પગલું-દર-પગલાની પ્રક્રિયા અમને ઊંડાણપૂર્વકની સમજ મેળવવા માટે પરવાનગી આપે છે:

# Import necessary modules
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Create the model
model = Sequential()

# Add input layer with 2 inputs neurons
model.add(Dense(input_dim=2, output_dim=1, init='uniform', activation='sigmoid'))

# Compile model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Fit the model
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

કોડના આ ભાગમાં,

• અમે keras.models મોડ્યુલમાંથી Sequential() ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને એક મોડેલ બનાવીએ છીએ.
• આગળ, 2 ઇનપુટ ચેતાકોષો સાથે એક ઇનપુટ સ્તર ઉમેરવામાં આવે છે. અહીં, 'ડેન્સ' એ એક સ્તર પ્રકાર છે જે મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં કામ કરે છે. ગાઢ સ્તરમાં, અગાઉના સ્તરના તમામ ગાંઠો વર્તમાન સ્તરમાં ગાંઠો સાથે જોડાય છે.
• 'કમ્પાઇલ' તાલીમ માટે મોડેલ તૈયાર કરે છે.
• છેલ્લો ભાગ, 'મૉડલ ફિટિંગ' એ છે જ્યાં ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવામાં આવે છે. 'Epochs' સમગ્ર તાલીમ ડેટાસેટના પાસની સંખ્યા દર્શાવે છે. મોડેલ દરેક યુગ દરમિયાન મોડેલ પરિમાણો શીખે છે અને અપડેટ કરે છે. બેચનું કદ એ ડેટાસેટનો સબસેટ છે.

આ કોડ્સ દ્વારા, અમે Python નો ઉપયોગ કરીને પ્લોટ ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવાનો પાયો બનાવીએ છીએ. પાયથોનની વ્યાપક લાઇબ્રેરીઓ અને શક્તિશાળી ક્ષમતાઓ સાથે, ન્યુરલ નેટવર્કને અસરકારક રીતે અમલમાં મૂકી શકાય છે અને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરી શકાય છે. તે ફક્ત મૂળને સમજવા વિશે છે, અને તમે મશીન લર્નિંગના આ બહુમુખી ક્ષેત્રમાં વિકાસ કરવા માટે સારા છો.