از داده تا استقرار: راهنمای عملی برای آموزش، اعتبارسنجی و استقرار شبکههای عصبی
به هشتمین مقاله در مجموعه مقالات رمزگشایی شبکههای عصبی خوش آمدید! تاکنون، ما مبانی نظری شبکههای عصبی را پوشش دادهایم - از پرسپترونها گرفته تا توابع فعالسازی، انتشار رو به عقب و معیارهای ارزیابی. امروز، ما با ساختن یک شبکه عصبی کامل از ابتدا با استفاده از پایتون، نظریه و عمل را به هم پیوند خواهیم زد.
در پایان این آموزش، شما یک شبکه عصبی برای یک مسئله طبقهبندی دنیای واقعی ایجاد، آموزش، اعتبارسنجی و مستقر خواهید کرد. بیایید این سفر را گام به گام طی کنیم و هر جزء عملی را به مفاهیمی که در مقالات قبلی بررسی کردهایم، متصل کنیم.
راهاندازی محیط
ابتدا، کتابخانههای ضروری را نصب و وارد میکنیم:
# کتابخانههای اساسی دستکاری و تجسم دادهها
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# PyTorch برای ساخت شبکه عصبی ما
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# Scikit-learn برای پیشپردازش و ارزیابی دادهها
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score
# تنظیم بذرهای تصادفی برای...
این گزارش ترجمه و بازنویسی خبری با موتور هوش مصنوعی افق آبی است و برای خوانندهٔ فارسیزبان بازتنظیم شده. منبع اصلی:
towards ai