Ngawangun modél jaringan saraf mangrupikeun alam anu pikaresepeun dina pembelajaran mesin, khususna dina Python. Ieu nawiskeun wengkuan éksténsif pikeun analisa, prediksi, sareng ngajadikeun otomatis prosés-nyieun kaputusan. Sateuacan urang teuleum kana nitty-gritty ngawangun jaringan neural plot, éta penting pikeun ngarti naon jaringan neural. Ieu dasarna sistem algoritma nu intimates struktur otak manusa urang, sahingga nyieun jaringan saraf jieunan nu, ngaliwatan hiji prosés analitik interprets data indrawi, picking up on nuances nu 'ghaib' jeung data atah, kawas otak urang teu.
Jaringan saraf penting pisan dina prosés pertambangan data, dimana éta ngaidentipikasi pola sareng tren anu rumit teuing pikeun manusa atanapi téknik komputer sanés. Ayeuna, hayu urang teuleum kana manah masalah — ngagunakeun Python pikeun ngawangun sareng ngarencanakeun jaringan saraf.
Ngarencanakeun jaringan saraf dina Python
# 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()
Hayu urang ngartos kode ieu:
- Dina opat baris kahiji, urang ngimpor perpustakaan perlu kawas numpy, matplotlib jsb.
- Salajengna, ngagunakeun fungsi 'make_blobs' ti sklearn, urang nyieun dataset a.
- Saterusna dataset dibagi kana inputs (X) jeung outputs (y).
- Garis panungtungan plot X jeung y sarta méré urang visualisasi data ngagunakeun fungsi paburencay ti perpustakaan matplotlib.
Ngartos plot perpustakaan jaringan saraf
Ngartos perpustakaan Python dina kontéks ieu penting pisan. Perpustakaan numpy ngamungkinkeun operasi matematik, matplotlib dipaké pikeun grafik 2D plot tina data nu aya dina Python jeung sklearn spearheads mesin learning di Python.
Kodeu léngkah-léngkah
Prosés léngkah-léngkah kode ngamungkinkeun urang pikeun ngartos anu langkung jero:
# 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)
Dina sakumpulan kode ieu,
- Urang nyieun model ngagunakeun Sequential () fungsi tina modul keras.models.
- Salajengna, lapisan input ditambah sareng 2 neuron input. Di dieu, 'Padet' mangrupikeun jinis lapisan anu dianggo pikeun kalolobaan kasus. Dina lapisan padet, sadaya titik dina lapisan saméméhna nyambung ka titik dina lapisan ayeuna.
- 'Compile' nyiapkeun modél pikeun latihan.
- Bagian anu terakhir, 'nyocogkeun modél' nyaéta dimana jaringan saraf dilatih. 'Epochs' nunjukkeun jumlah pas tina sakabéh set data latihan. Model diajar sareng ngapdet parameter modél salami unggal jaman. Ukuran bets mangrupikeun sawaréh tina set data.
Ngaliwatan kodeu ieu, urang ngawangun pondasi pikeun nyiptakeun jaringan neural plot nganggo Python. Kalayan perpustakaan éksténsif Python sareng kamampuan anu kuat, jaringan saraf tiasa dilaksanakeun sareng ditingali sacara efektif. Ieu ngan ngeunaan pamahaman akar, tur anjeun alus pikeun tumuwuh dina widang serbaguna ieu mesin learning.
