Скачать книгу

может включать преобразование признаков, термины взаимодействия, полиномиальные признаки или методы проектирования признаков, зависящие от предметной области.

      7. Увеличение данных (необязательно): методы увеличения данных могут применяться, в первую очередь в графических и текстовых данных, для искусственного увеличения размера и разнообразия обучающих данных. Такие методы, как переворачивание изображения, поворот, обрезка или методы увеличения текстовых данных, могут помочь улучшить обобщение модели.

      8. Балансировка данных (если применимо): В случаях, когда данные несбалансированы, когда один класс доминирует над другими, рассмотрите такие методы, как избыточная или недостаточная дискретизация, чтобы сбалансировать классы. Это помогает предотвратить смещение в сторону класса большинства и улучшает производительность модели в классе меньшинства.

      9. Нормализация данных: Нормализуйте данные, чтобы убедиться, что они имеют среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Нормализация может помочь в улучшении сходимости и стабильности нейронной сети во время обучения.

      10. Конвейер данных: Создайте конвейер данных или механизм загрузки данных, который эффективно передает подготовленные данные в нейронную сеть во время обучения и оценки. Это обеспечивает бесперебойную обработку данных и позволяет избежать узких мест в процессе обучения.

      Следуя этим шагам, вы сможете получить и подготовить данные, необходимые для эффективного обучения нейронных сетей. Надлежащая подготовка данных имеет важное значение для достижения точной и надежной работы модели

      Глава 3: Обучение нейронных сетей для успеха в бизнесе

      – Определение целей и задач

      Определение целей и задач является важным шагом в любом бизнес-начинании, включая зарабатывание больших денег с помощью нейронных сетей. Четкое определение ваших целей и задач обеспечит направление и цель ваших усилий. Вот основные шаги для определения целей и задач:

      1. Определите цель: Определите конкретную цель вашего проекта нейронной сети. Вы хотите оптимизировать бизнес-процессы, улучшить процесс принятия решений, улучшить качество обслуживания клиентов или создать новые потоки доходов? Четко определите всеобъемлющую цель, которой вы будете руководствоваться своими целями и задачами.

      2. Установите конкретные цели: Разбейте свою цель на конкретные, измеримые, достижимые, актуальные и ограниченные по времени (SMART) цели. SMART-цели обеспечивают ясность и помогают отслеживать прогресс. Например, ваши цели могут заключаться в том, чтобы добиться определенного процентного увеличения продаж, сократить операционные расходы на определенную сумму или улучшить рейтинги удовлетворенности клиентов.

      3. Согласование с бизнес-стратегией: Убедитесь, что ваши цели и задачи совпадают с вашей общей бизнес-стратегией. Подумайте, как нейронные сети могут

Скачать книгу