Sinir ağının girişine ne beslenmeli? Fikirleriniz... - sayfa 66
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bilgisayar ve hafızalı diğer elektronik cihazlar (RAM, HDD, SSD, kasetler, delikli kartlar) anında hafızaya alır.
İnsanlar için nöronlar arasında bağlantı kurmak için birçok kez tekrar etmek gerekir. Ancak mükemmel hafızaya sahip insanlar da vardır.
Nöronlar arasında bağlantı kurmaya da kayıt denebilir. Bir bilgisayarda olduğu gibi ilk seferde olmasa bile kaydedilirse, hafızaya alınır.
Kayıt - bir ortama kaydetme, ne kadar bilgi varsa (sıkıştırılmış ya da değil), o kadar kaydedilecektir. İlk kez ya da onuncu kez olması fark etmez, önemli değildir. Yani, bilgiyi alır ve bir ortama koyarsınız, ortamda bilgi değişmemiş bir biçimde saklanır ve aynı biçimde okunabilir - kaydın anlamı budur.
Ezberleme ise temelde farklı bir doğaya ve anlama sahiptir. Bir insanı (ya da başka herhangi bir canlıyı) ele alırsak, bu bir flash bellek değildir, beynin bazı keyfi bölümlerine bilgi yazmak ve bunu değişmeden saklamak mümkün değildir. Beyin sadece hafızaya alabilir, yani nöronlar arasında yeni bağlantılar oluşturabilir. Ezberleme sırasında nöronların sayısı değişmez, sadece aralarındaki bağlantılar değişir. Ezberleme sırasında beyin, bilgiyi hatırlamak için nöronlar arasında nasıl yeni bağlantılar oluşturulması gerektiğini önceden bilemez, bu yinelemeli bir süreçtir. Bazı insanlar bunu daha az sayıda yinelemeyle, diğerleri çok daha fazla sayıda yinelemeyle yapar, ancak asla bir ortama yazarken olduğu gibi tek bir işlemde net bir şekilde yapmaz. Bu, kayıt ve hafızaya alma arasındaki farktır; kayıt, ortamdaki bilgiyi kaydetmeyi garanti ederken (genellikle sabit ortamdaki hata düzeltme ve özel tamponlar gibi teknik yöntemlerle çözülen küçük bir hata ile), hafızaya alma mantıksal yapılar (beyinde bunlar nöronlardır) arasında bağlantı kurma sürecini anlamlandırır.
Sinir ağları canlı beyinle aynı ezberleme prensibine sahiptir. Bu sadece değerleri değişken ağırlıklara yazmak değil, yapay nöronlar arasında doğru bağlantıları oluşturmaktır, ezberleme için ne tür bağlantılara ihtiyaç duyulduğunu önceden bilmek asla mümkün değildir, bu nedenle ezberleme süreci canlı beyinde olduğu gibi yinelemelidir.
Sonuç olarak, daha önce de söylendiği gibi. Kayıt, bilgiyi bir ortam üzerinde depolamaktır (ortamın doğasından bağımsız olarak), ezberleme ise mantıksal düğümler arasında bağlantılar kurmaktır.
Kayıt, ezberlemenin varlığını gerektirmez, oysa ezberleme mutlaka değişkenlere yazma işlemlerini içerir. Ezberlemenin, yazma işlemlerini içeren ve ezberleme kalitesinin yinelemeli olarak doğrulanmasını gerektiren daha yüksek bir soyutlama düzeyi olduğunu söyleyebiliriz.
İnsanlarda ezberleme mekanizmasının bir göstergesi, ezberleme sürecinin daha hızlı, daha güvenilir ve daha az yinelemeyle gerçekleştiği çapa ilişkilendirme tekniğinin kullanılmasıdır. Beyin bu şekilde çalışır; tüm bilgi ve enformasyon sadece nöronlar arasındaki çok sayıda bağlantı şeklinde depolanabilir. Sinir ağları çok basitleştirilmiş bir biçimde de olsa aynı prensiple çalışır.
Umarım, kaydetme ve ezberleme arasındaki anlam ve fark artık açıklığa kavuşmuştur.
Kayıt - medyaya kaydetme, ne kadar bilgi varsa (sıkıştırılmış veya sıkıştırılmamış) kaydedilecektir. İlk kez ya da onuncu kez olması fark etmez, önemli değildir. Yani, bilgiyi alır ve bir ortama koyarsınız, ortam bilgiyi değişmemiş bir biçimde depolar ve aynı biçimde okunabilir - kaydın amacı budur.
Ezberlemenin temelde farklı bir doğası ve anlamı vardır. Bir insanı (ya da başka herhangi bir canlıyı) ele alırsak, bu bir flash bellek değildir, beynin bazı keyfi bölümlerine bilgi yazmak ve bunu değişmeden saklamak mümkün değildir. Beyin sadece hafızaya alabilir, yani nöronlar arasında yeni bağlantılar oluşturabilir. Ezberleme sırasında nöronların sayısı değişmez, sadece aralarındaki bağlantılar değişir. Ezberleme sırasında beyin, bilgiyi hatırlamak için nöronlar arasında nasıl yeni bağlantılar oluşturulması gerektiğini önceden bilemez, bu yinelemeli bir süreçtir. Bazı insanlar bunu daha az sayıda yinelemeyle, diğerleri çok daha fazla sayıda yinelemeyle yapar, ancak asla bir ortama yazarken olduğu gibi tek bir işlemde net bir şekilde yapmaz. Kayıt ile hafızaya alma arasındaki fark budur; kayıt, bilgiyi bir ortama kaydetmeyi garanti ederken (genellikle sabit ortamlarda hata düzeltme ve özel tamponlar gibi teknik yöntemlerle çözülen küçük bir hata ile), hafızaya alma mantıksal yapılar (beyinde bunlar nöronlardır) arasında bağlantı kurma süreci anlamına gelir.
Sinir ağları canlı beyinle aynı ezberleme prensibine sahiptir. Mesele sadece değerleri değişken ağırlıklara yazmak değil, yapay nöronlar arasında doğru bağlantıları oluşturmaktır, ezberleme için ne tür bağlantılara ihtiyaç duyulduğunu önceden bilmek asla mümkün değildir, bu nedenle ezberleme süreci canlı beyinde olduğu gibi yinelemelidir.
Sonuç olarak daha önce söylenenler. Kayıt - bilgiyi bir ortama kaydetme (ortamın doğasından bağımsız olarak), hafızaya alma - mantıksal düğümler arasında bağlantılar oluşturma.
Kaydetme, ezberlemenin varlığını gerektirmez, oysa ezberleme mutlaka değişkenlere yazma işlemlerini içerir. Ezberlemenin, kayıt işlemlerini içeren ve ezberleme kalitesinin yinelemeli olarak kontrol edilmesini gerektiren daha yüksek bir soyutlama seviyesi olduğunu söyleyebiliriz.
İnsanlarda ezberleme mekanizmasının bir göstergesi, ezberleme sürecinin daha hızlı, daha güvenilir ve daha az yinelemeyle gerçekleştiği çapa ilişkilendirme tekniğinin kullanılmasıdır. Beyin bu şekilde çalışır; tüm bilgi ve enformasyon sadece nöronlar arasındaki çok sayıda bağlantı şeklinde depolanabilir. Sinir ağları çok basitleştirilmiş bir biçimde de olsa aynı prensiple çalışır.
Umarım, kaydetme ve ezberleme arasındaki anlam ve fark artık anlaşılmıştır.
Yeni bir şey söylemediniz, çünkü insan hafızası ile makine hafızası arasındaki farktan kısaca bahsettim. İnsan hafızası ve makine hafızasının önüne ekleme yapabilirsiniz. Her ikisinin de kendine özgü özellikleri vardır.
Veritabanları, ormanlar ve kümeleme modelleri bir kerede yazar = hatırlar. Yinelemeler ve tekrarlar olmadan.
1. İnsan hafızası ile makine hafızası arasındaki farktan kısaca bahsettiğim için yeni bir şey söylemediniz. İnsan hafızası ve makine hafızasının önüne ekleme yapabilirsiniz. Her ikisinin de kendine has özellikleri vardır.
2. Veritabanları, ormanlar ve kümeleme modelleri tek seferde yazılır = hatırlanır. Yinelemeler ve tekrarlar olmadan.
1. Kesinlikle ve koşulsuz olarak yeni bir şey söylemedim, çünkü bunlar temel, temel şeyler. Değerlendirme kontrolü ile yinelemeli ezberleme sürecinin gerekliliğini inkar ettiniz, bu yüzden uzun zaman önce bilinen her şeyi ayrıntılı olarak tekrarlamak zorunda kaldım.
Özellikle, bu temel konular hakkında sıkça yapılan yanlış anlamalar şaşırtıcıdır. Ezberleme kavramını makine ve "insan" ezberi olarak ikiye ayırmanın hiçbir anlamı yoktur, çünkü süreç temelde aynıdır.
2. Eğer bir şeyi bir kerede, yinelemeler olmadan bir yere yazıyorsanız, orada ezberleme yoktur. Tekrar ediyorum - ezberleme tek bir yinelemede gerçekleştirilemez, çünkü ezberlemenin "tutarlı" doğası nedeniyle ezberlemenin sonucu önceden bilinmez.
1. Kesinlikle ve koşulsuz olarak yeni bir şey söylemedim, çünkü bunlar temel, temel şeyler. Değerlendirme kontrolü ile yinelemeli bir ezberleme sürecinin gerekliliğini reddettiniz, bu yüzden uzun zaman önce bilinen her şeyi ayrıntılı olarak tekrarlamak zorunda kaldım.
Özellikle, bu temel konular hakkında sıkça yapılan yanlıĢ anlamalar ĢaĢırtıcıdır. Ezberleme kavramını makine ve "insan" ezberi olarak ikiye ayırmak, süreç temelde aynı olduğu için hiçbir anlam ifade etmemektedir.
2. Eğer bir şeyi bir kerede, yinelemeler olmadan bir yere yazarsanız, o zaman orada ezberleme yoktur. Tekrar ediyorum - ezberleme tek bir yinelemede gerçekleştirilemez, çünkü ezberlemenin "tutarlı" doğası nedeniyle ezberlemenin sonucu önceden bilinmez.
Mevcut ve başarıyla çalışan algoritmaları değiştirmez. Ağaçlar verileri tek geçişte yapraklara yayar.
İstediğiniz kadar tekrarlayın/tekrarlayın.
Mevcut ve başarıyla çalışan algoritmaları değiştirmeyecektir. Ağaçlar verileri tek geçişte yapraklara yayar.
1) Her zaman 1 geçişte. Ayarları her zaman aynı olacak şekilde ayarlayabilirsiniz.
Ancak genellikle rastgeleleştirme uygularsınız: eğitime rastgele satırlar ve/veya sütunlar eklersiniz.
Deneylerimde her zaman rastgeleleştirme sağlayan her şeyi devre dışı bırakırım: çalıştırmalar arasında tekrarlanabilirlik için 2) Açgözlü algoritmalar. Bu yüzden 1 geçişte.
Ağaç algoritmaları hakkında birçok makale var. Burada ağacı kodda kendiniz tekrarlayabilir ve orada her şeyin nasıl çalıştığını anlayabilirsiniz. https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438560/ Deneyimli bir programcısınız - kolayca anlayacaksınız.
Ve 2. bölüm https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438562/
1) Her zaman 1 geçişte. Ayarları her zaman aynı olacak şekilde ayarlayabilirsiniz.
Ancak genellikle rastgeleleştirme uygulanır: eğitime rastgele satırlar ve/veya sütunlar eklenir.
2) Açgözlü algoritmalar. Bu yüzden 1 geçişlidir.
Ağaç algoritmaları hakkında çok sayıda makale var. Burada koddaki bir ağacı kendiniz çoğaltabilir ve orada her şeyin nasıl çalıştığını anlayabilirsiniz.https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438560/.
Birincisi cevaplandı, ikincisi makalede. Algoritmayı anlarsanız, her şeyi anlarsınız. Kod binlerce kelimeden daha nettir.
Birincisi cevaplandı, ikincisi makalede. Algoritmayı anlarsanız, her şeyi anlarsınız. Kod binlerce kelimeden daha nettir.
Sorularımı sohbete atın, eğer cevabı kendim yazamayacak kadar tembelsem)))
S.F. Bu arada, sorularımı yanıtlamak için bağlantınızdaki makaleyi okuyabilirsiniz. Ve mql5.com'da konuyla ilgili makalelerde ve yerel MQL5'te çok miktarda eğitim materyali var.
ZZY. Eğitimleri okurken ağaçların keyfi bir şekilde dallanmadığına, oldukça spesifik hedefleri takip ettiğine dikkat edin. Hangi hedefler?
Ağaç eğitiminin yinelemeli süreci hangi aşamada gerçekleşir ve neden yinelemelidir ve bu yinelemeli süreç hangi amacı izler?
Makine öğreniminde ağaçlar nasıl çalışır?
Деревья в машинном обучении, в частности, решающие деревья, представляют собой структуру, которая используется для классификации и регрессии. Основная идея заключается в том, чтобы разбить набор данных на более мелкие подмножества, основываясь на значениях входных признаков. Вот основные моменты, как работают деревья:
### 1. Структура дерева
- **Вершины**: Каждая вершина дерева представляет собой узел, где происходит разделение данных.
- **Корень**: Это верхний узел дерева, откуда начинается процесс разделения.
- **Листовые узлы**: Узлы, которые не имеют дочерних узлов, представляют собой конечные результаты (классификация или предсказание).
### 2. Процесс построения дерева
- **Выбор признака**: На каждом узле выбирается признак, по которому будет происходить разделение. Выбор признака осуществляется на основе критерия, который позволяет максимизировать однородность подмножеств (например, критерий Джини или энтропия для классификации).
- **Разделение данных**: Данные делятся на две или более группы в зависимости от значения выбранного признака.
- **Рекурсия**: Процесс повторяется для каждой полученной группы, пока не будет достигнуто определенное условие остановки (например, максимальная глубина дерева или минимальное количество образцов в узле).
### 3. Оценка качества
- **Критерии**: Для оценки качества разделения используются различные метрики, такие как:
- **Джини**: Мера, которая вычисляет вероятность неправильной классификации случайно выбранного элемента.
- **Энтропия**: Мера неопределенности, которая показывает, насколько данные в узле разнородны.
### 4. Устойчивость к переобучению
- **Переобучение**: Деревья могут легко переобучаться, особенно если они слишком глубокие. Для борьбы с этим применяются методы, такие как обрезка (pruning), которая удаляет менее значимые узлы.
- **Регуляризация**: Установка ограничений на максимальную глубину дерева или минимальное количество образцов в узле также помогает избежать переобучения.
### 5. Применение
- **Классификация**: Деревья могут использоваться для классификации объектов на основе их признаков.
- **Регрессия**: Деревья могут предсказывать непрерывные значения, разбивая данные на подмножества и вычисляя среднее значение в каждом листовом узле.
### 6. Ансамблевые методы
- **Случайные леса**: Это метод, который объединяет множество деревьев для улучшения точности и устойчивости модели.
- **Градиентный бустинг**: Метод, который строит деревья последовательно, где каждое новое дерево исправляет ошибки предыдущих.
Деревья являются мощным инструментом в машинном обучении благодаря своей интерпретируемости и способности обрабатывать как числовые, так и категориальные данные.
Yukarıda mavi - sürecin yinelenebilirliği, yeşil - sürecin değerlendirilmesi.
Aşağıda yineleme ve değerlendirme hakkında daha fazla bilgi var, renkleri vurgulamak için çok tembelim.
Yapraklara bölmek yinelemeli bir süreç midir, değil midir?
Evet, çözüm ağaçlarında yapraklara bölme işlemi yinelemeli bir süreçtir.
Nasıl gerçekleştiğine daha yakından bakalım: ### Bölümleme Süreci 1.
**Bölümleme için düğüm seçimi**: - Tüm verilerin bulunduğu ağacın kökünden başlar - Her düğümde, bölümleme için bir özellik ve değer seçilir.
Bu, entropi azaltma veya Gini kriteri gibi kriterler kullanılarak yapılır.
**Veri bölümleme**: - Veri, seçilen özelliğe ve değerine bağlı olarak iki veya daha fazla gruba ayrılır. - Her grup, daha fazla bölümleme için yeni bir düğüm (veya alt ağaç) haline gelir.
**Yinelemeli Bölümleme**: - İşlem her yeni düğüm için tekrarlanır.
Her adımda yeni bir özellik seçilir ve veriler yeniden bölümlenir. - Bu işlem bir durdurma koşuluna ulaşılana kadar devam eder, örneğin: - Maksimum ağaç derinliği.
- Düğüm başına minimum örnek sayısı - Bölümleme kalitesinde anlamlı bir gelişme yok ### İteratif yapı - **İterasyon**:
Her bölümleme adımı, yeni düğümlerin ve veri alt kümelerinin oluşturulmasıyla sonuçlanan bir yinelemedir - **Yineleme**:
Bölümleme süreci, her bir düğümün ayrı ayrı ele alındığı ve aynı sürecin her bir düğüm için tekrarlandığı özyinelemeli olarak düşünülebilir. ### Sürecin tamamlanması - Durdurma koşullarından birine ulaşıldığında, düğüm bir yaprak düğüm haline gelir ve onun için nihai bir değer tanımlanır (örneğin, sınıflandırma için sınıf veya regresyon için ortalama). Bu nedenle, karar ağaçlarında yapraklara bölümleme gerçekten de ardışık iyileştirmelere izin veren yinelemeli ve özyinelemeli bir süreçtir
Ağaç yapımı sırasında değerlendirme kriteri nedir ve bu süreçte hangi optimizasyon algoritmaları kullanılır?
Karar ağaçları oluşturulurken, her bir düğümdeki verilerin en iyi nasıl bölümlendirileceğini belirlemeye yardımcı olmak için çeşitli değerlendirme kriterleri kullanılır.
Temel kriterler şunları içerir: ### Değerlendirme Kriterleri 1.
**Entropi**: - ID3 algoritmasında kullanılır - Verilerdeki belirsizliği veya rastgeleliği ölçer.
Entropi ne kadar düşükse veri o kadar homojendir - Formül:
\[ H(S) = -\sum_{i=1}^{C} p_i \log_2(p_i) \]Burada \( p_i \) \( i \) sınıfının olasılığı ve \( C \) sınıf sayısıdır.
2.
**Gini Kriteri**: - CART'ta (Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları) kullanılır - Rastgele seçilen bir öğenin yanlış sınıflandırılma olasılığını ölçer.
- Formül: \[ Gini(S) = 1 - \sum_{i=1}^{C} p_i^2 \] 3.
**Çapraz entropi (logaritmik kayıp)**: - Özellikle sınıflandırma görevleri için karar ağaçlarının bazı varyasyonlarında kullanılır - Tahmin edilen olasılıklar ile gerçek sınıf etiketleri arasındaki farkı tahmin eder.
** Ortalama Karesel Hata (MSE)**: - Regresyon problemleri için kullanılır - Tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki hata karelerinin ortalamasını tahmin eder ### Optimizasyon Algoritmaları Karar ağaçlarının oluşturulmasında çeşitli optimizasyon algoritmaları ve yöntemleri de kullanılmaktadır: 1.
**Açgözlü algoritma**: - Her düğümde, seçilen değerlendirme kriterine göre bölümleme için en iyi özellik ve değer seçilir - Bu işlem durma koşullarına ulaşılana kadar devam eder. 2.
**Rastgele alt kümeler kullanarak ağaç oluşturma**: - Rastgele Orman algoritması, rastgele veri ve özellik alt kümeleri üzerinde birden fazla ağacın oluşturulduğu bir "torbalama" yöntemi kullanır - Bu, aşırı eğitimi azaltmaya ve modelin genelleştirilebilirliğini artırmaya yardımcı olur.
**Ağaç budama**: - Ağaç oluşturulduktan sonra, ağacın karmaşıklığını azaltmak ve aşırı eğitimi önlemek için bir budama prosedürü gerçekleştirilebilir. - Budama, çapraz doğrulamaya dayalı olarak veya doğrulama kümesindeki hata gibi bir kriter kullanılarak yapılabilir.
**Hiperparametre Optimizasyonu**: - Ağaç derinliği, düğüm başına minimum örnek sayısı gibi hiperparametrelerin optimum değerlerini bulmak için Izgara Arama veya Rastgele Arama gibi yöntemler kullanılır. Bu kriterler ve optimizasyon yöntemleri, karar ağaçlarına dayalı verimli ve sağlam modeller oluşturmaya yardımcı olur.
Reddedilen her şey (tahmin, yinelenebilirlik, bir optimizasyon algoritmasının varlığı) ağaç yapımında mevcuttur.
ZY. #ağaçlar konulu makaleler.