Oké, spannende tutorial voor de boeg.
Welkom terug bij de cursus over diep leren.
Vandaag hebben we het over hoe neurale netwerken nu werken?
We hebben veel grondwerk geleid.
We hebben het gehad over hoe neurale netwerken zijn gestructureerd, uit welke elementen ze bestaan en zelfs hun
functionaliteit.
En vandaag gaan we kijken naar een echt voorbeeld van hoe een nieuw neuraal netwerk kan worden toegepast.
En we gaan eigenlijk stap voor stap door het proces van de toepassing ervan werken, zodat we weten wat er aan de hand
is.
Dus laten we eens kijken over welk voorbeeld het gaat.
We gaan kijken naar de waardebepaling van onroerend goed.
Dus we gaan kijken naar een neuraal netwerk dat enkele parameters van onze eigendom opneemt en waardeert.
En het ding hier, er is een klein voorbehoud voor de tutorial van vandaag, en dat is dat we het netwerk
niet echt gaan trainen.
Dus een heel belangrijk onderdeel van neurale netwerken is het trainen ervan.
En daar gaan we naar kijken in de volgende tutorials in deze sectie.
Voor nu gaan we ons concentreren op de daadwerkelijke toepassingen.
Gaan we werken met een neuraal netwerk waarvan we gaan doen alsof het al is getraind?
En dat stelt ons in staat om ons te concentreren op de toepassingskant van de dingen en niet te verzanden in het trainingsaspect en
dan zullen we de training afdekken als we het einddoel waar we naartoe werken al weten.
Klinkt goed?
Oke.
Laten we er meteen in springen.
Dus laten we zeggen dat we enkele invoerparameters hebben, toch?
Dus laten we zeggen dat we vier parameters hebben over de eigenschap.
We hebben een oppervlakte in vierkante voet.
We hebben het aantal slaapkamers in mijlen van de stad, de dichtstbijzijnde stad en de leeftijd van het onroerend
goed.
En al die vier gaan onze invoerlaag vormen.
Nu zijn het natuurlijk waarschijnlijk veel meer parameters die de prijs van een woning bepalen.
Maar omwille van de eenvoud gaan we alleen naar deze kijken.
Voor nu is het een zeer eenvoudige vorm.
Een neuraal netwerk heeft alleen een invoer en een uitvoerlaag, dus geen verborgen lagen en onze uitvoerlaag is de
prijs die we voorspellen.
Dus in deze vorm, wat deze invoervariabelen zouden doen, is dat ze gewoon zouden worden gewogen door de synopsize en
dan zou de uitvoer daar worden berekend.
In principe zou de prijs worden berekend en krijgen we een prijs.
En de prijs kan bijvoorbeeld zo eenvoudig worden berekend als de gewogen som van alle inputs.
En nogmaals, hier zou je vrijwel elke functie kunnen gebruiken.
Je zou kunnen gebruiken wat we nu gebruiken.
U kunt alle activeringsfuncties gebruiken die we eerder hadden.
Je zou een logistische regressie kunnen gebruiken, je zou een kwadraatfunctie kunnen gebruiken die je voorafgaand aan iets hier zou kunnen
gebruiken.
Maar het punt is dat je een bepaalde output krijgt.
En bovendien kunnen de meeste bestaande machine learning-algoritmen in deze vorm worden weergegeven.
En dit is eigenlijk een schematische weergave van hoe je omgaat met de variabele door de manier waarop de
formules veranderen.
Je kunt heel wat van de machine learning-algoritmen waar we het eerder over hebben gehad en ze in
deze vorm zetten.
En dat laat alleen maar zien hoe krachtig nieuwe neurale netwerken zijn.
Zelfs zonder de verborgen lagen.
We zijn al waar je een weergave hebt die werkt voor de meeste andere algoritmen voor machine learning.
Maar in neurale netwerken hebben we wel een voordeel dat ons veel flexibiliteit en kracht geeft,
en dat is waar die toename in nauwkeurigheid vandaan komt en die kracht is de verborgen laag.
En daar gaan we.
Dat is daar origineel.
We hebben het toegevoegd en nu gaan we begrijpen hoe die verborgen laag ons die extra kracht geeft.
En om dat te doen, gaan we door een voorbeeld lopen.
Dus zoals we hadden afgesproken, is dit neurale netwerk al getraind en nu gaan we
het gewoon aansluiten en we gaan ons voorstellen dat ze een eigendom aan het aansluiten waren en we gaan
stap voor stap door hoe het neurale netwerk netwerk zal omgaan met de invoervariabelen en de verborgen laag berekenen en vervolgens de uitvoerlaag
berekenen.
Dus laten we doorgaan.
Dit wordt spannend.
Oke.
We hebben alle vier de variabelen aan de linkerkant.
En we gaan eerst beginnen met een bovenste neuron op de verborgen laag.
Nu, zoals we eerder in de materialen zagen, hebben alle neuronen van de invoerlaag synapsen die het met elk
van hen verbinden met het bovenste neuron in een verborgen laag.
En die systemen hebben gewicht.
Laten we het er nu over eens zijn dat sommige gewichten een waarde hebben die niet nul is.
Sommige gewichten hebben een nulwaarde omdat in principe niet alle invoer geldig is of niet.
Alle input zal belangrijk zijn voor elk afzonderlijk neuron.
Soms zijn inputs niet belangrijk.
En hier zien we twee voorbeelden op X1 naast drie van het gebied en de afstand tot de stad
in Wales zijn belangrijk voor dat neuron, terwijl slaapkamers en leeftijd niet hetzelfde zijn.
Laten we hier even over nadenken.
Waarom?
Hoe zou dat het geval zijn?
Zoals waarom zou een bepaald neuron gekoppeld zijn aan het gebied en de afstand?
Wat betekent dat, wat kan dat betekenen?
Nou, dat zou kunnen betekenen dat hoe verder je van de stad weggaat, hoe goedkoper
onroerend goed wordt en daarom wordt de ruimte in vierkante meters aan eigendommen groter.
Dus voor dezelfde prijs kun je een grote krijgen.
Waarschijnlijk hoe verder je van de stad weggaat, dat is normaal, dat is
logisch en wat dit neuron waarschijnlijk doet, is dat het er specifiek uitziet, het is als een sluipschutter.
Het is op zoek naar bovengrondse eigendommen die niet zo ver van de stad liggen, maar een groot gebied hebben.
Dus voor hun afstand tot de stad hebben ze een oneerlijke vierkante meter.
Rechts.
Dus iets dat abnormaal is, is hoger dan gemiddeld.
Dus ze zijn vrij dicht bij de stad, maar ze zijn nog steeds groot in tegenstelling tot de andere op
dezelfde afstand.
En dus dat neuron, nogmaals, we speculeren hier, maar dat neuron zou laser kunnen uitkiezen die
die specifieke eigenschappen uitpikt en het zal activeren en dus de activeringsfunctie.
Het zal alleen werken om in de lucht te schieten als aan de bepaalde criteria is voldaan dat, weet je, de afstand en dat
gebied met de juiste afstand zich in het gebied van het gebied van het pand bevindt.
En het voert zijn eigen berekeningen in zichzelf uit.
En het combineert die twee.
En zodra bepaalde criteria worden geactiveerd en dat draagt bij aan de prijs in de uitvoerlaag.
En daarom geeft dit neuron niet echt om slaapkamers en de leeftijd van het pand, omdat het
op dat specifieke ding is gericht.
Daar komt de kracht van het neurale netwerk vandaan, want je hebt veel van deze neuronen en we zullen
nu zien hoe de andere werken.
Dus wat ik Toguri hier wil zeggen, is dat we deze lijnen niet eens moeten tekenen voor de synapsen die niet op
hun plaats zijn, zodat we ons beeld niet vervuilen.
Dat is de enige reden waarom we ze niet gaan proberen.
Dus laten we die twee maar wegdoen.
En zo zullen we het weten.
Precies.
OK, dus dit neuron is gericht op gebied en afstand tot de stad.
Oke.
Dus zolang we het daarover eens zijn, gaan we door naar de volgende.
Laten we ze hier een in het midden nemen.
We hebben drie parameters die naar dit neuron gaan.
Dus we hebben het gebied, de slaapkamers en de rand van het pand.
Dus wat zou hier de reden kunnen zijn?
Laten we nogmaals proberen de intuïtie, het denken van dit neuron te begrijpen.
Hoe denkt dit neuron?
Waarom kiest het deze drie parameters?
Wat kan het zijn?
Wat zou een hit in de gegevens kunnen hebben?
Rechts.
We hebben dit dus al vastgesteld, een getrainde dataset.
De training is lang geleden gebeurd, misschien een dag geleden of iemand heeft al zo getraind.
En nu gaan we gewoon solliciteren.
En we weten dat dit neuron, door alle duizenden voorbeelden van eigenschappen, heeft
ontdekt dat de oppervlakte plus de slaapkamers plus de leeftijdscombinatie van die parameters belangrijk is.
Waarom zou dat het geval kunnen zijn?
Nou, bijvoorbeeld, misschien in die specifieke stad, in die buitenwijken waar dit neurale netwerk is getraind,
misschien zijn er veel gezinnen met kinderen met twee of meer kinderen die op zoek zijn naar grote woningen met
veel slaapkamers, maar die zijn nieuwe rechten, die geen oude eigendommen zijn, want misschien zijn in dat gebied
bijna geen eigendommen vergelijkbaar met grote eigendommen die meestal oud zijn, maar
er zijn veel moderne gezinnen.
En, weet je, misschien is er een sociale demografische verschuiving geweest en misschien
is er een soort van groei geweest in termen van werkgelegenheid en banen voor de jongere bevolking.
Misschien gewoon, weet je, de demografie van de bevolking is veranderd.
En nu zijn jongere stellen of jongere gezinnen op zoek naar woningen, maar geven ze de voorkeur aan nieuwere woningen.
Ze willen dus dat de leeftijd van het pand lager is.
En vandaar uit de training die dit neurale netwerk heeft ondergaan.
Het weet dat wanneer er een woning is met een grote oppervlakte en met veel slaapkamers, ten minste drie
slaapkamers voor de ouders voor de eerste helft van het tweede
kind, voor ten minste drie slaapkamers, misschien een logeerkamer wanneer een nieuwe woning met een hoge oppervlakte en veel slaapkamers dat wordt gewaardeerd dat in die
markt, dat is waardevol.
Dus dat neuron heeft dat opgepikt.
Dat weet het.
Oké, hier ga ik dus naar op zoek.
De afstand van de stad in mijlen maakt me niet uit, waar het ook is, als het maar een hoog oppervlak
heeft, veel slaapkamers.
Zodra aan die criteria is voldaan, wordt het neuron geactiveerd.
En de combinatie van deze twee parameters en dit is weer, hier
komt de kracht van het neurale netwerk vandaan omdat het deze drie parameters combineert tot een gloednieuwe parameter.
Het is een gloednieuw attribuut dat helpt bij de evaluatie van het helpt bij de waardering van het onroerend goed.
Het combineert ze tot een nieuw attribuut en daarom is het nauwkeuriger.
Dus ze zullen gaan.
Zo werkt dat neuron.
En laten we naar een andere kijken.
Laten we naar de onderste kijken.
Dit neuron kan bijvoorbeeld zelfs maar één parameter hebben opgepikt.
Het kan net H hebben opgepikt en niet een van de andere.
En hoe zou dat zo kunnen zijn?
Dit is een klassiek voorbeeld van wanneer leeftijd zou kunnen betekenen, zoals we allemaal weten, het oudere eigendom is meestal
minder waardevol omdat het versleten is.
Waarschijnlijk is het gebouw oud, waarschijnlijk, weet je, dingen vallen uit elkaar, er is meer onderhoud
nodig.
Dus de prijs daalt in termen van de prijs van het onroerend goed, terwijl een gloednieuw gebouw
duurder zou zijn omdat het gloednieuw is, maar misschien.
Als een onroerend goed ouder is dan een bepaalde leeftijd, kan dat erop wijzen dat het
een historisch onroerend goed is, bijvoorbeeld als een onroerend goed jonger is dan 100 jaar, hoe ouder het is, hoe minder waardevol het is.
Maar zodra het meer dan 100 jaar oud springt, wordt het ineens een historisch pand omdat
dit een pand is waar mensen honderden jaren geleden hebben gewoond.
Het vertelt een verhaal.
Er zit een hele geschiedenis achter.
En sommige mensen vinden dat leuk.
Sommige mensen hechten daar waarde aan.
Sterker nog, veel mensen zouden dat leuk vinden en zouden trots zijn om in een pand te wonen en
vooral in de hogere sociaal-economische klassen.
Ze zouden pronken met hun vrienden of dat soort dingen.
En daarom kunnen eigendommen die ouder zijn dan 100 jaar als historisch worden beschouwd.
En daarom zal dit neuron, zodra het een eigendom van meer dan 100 jaar oud ziet, starten en bijdragen aan
de totale prijs.
En anders, als het minder dan 100 jaar oud is, werkt het niet eens.
En dit is een goed voorbeeld van de toegepaste gelijkrichtfunctie.
Dus hier heb je zoiets als een nul tot een bepaald punt en dan laten we zeggen 100 jaar oud.
En dan, na honderd jaar oud, hoe ouder het wordt, hoe hoger hoe hoger de bijdrage
van dit neuron aan de totale prijs.
En dat is nog maar een prachtig voorbeeld van een heel eenvoudig voorbeeld van deze gelijkrichterfunctie in actie.
Dus daar gaan we.
Dat zou dit neuron kunnen zijn.
En bovendien kan het neurale netwerk je dingen laten oppikken waar we zelf niet aan zouden hebben
gedacht.
Rechts.
Bijvoorbeeld slaapkamers plus afstand.
De stad, misschien draagt dat in combinatie op de een of andere manier bij aan de prijs.
Misschien is het niet zo sterk als de andere neuronen en draagt het bij, maar het draagt nog steeds bij.
Of misschien doet het afbreuk aan de prijs die ook het geval zou kunnen zijn of andere zaken.
En misschien heeft een neuron alles opgepikt voor een combinatie van alle vier deze parameters.
En zoals je kunt zien, deze neuronen, deze hele verborgen laagsituatie stelt je in staat om de flexibiliteit van
je neurale netwerk te vergroten en stelt je in staat om het neurale netwerk echt naar heel specifieke dingen
te laten zoeken.
En dan in combinatie, daar komt de kracht vandaan.
Het is net als dat voorbeeld voor mieren, zoals een advertentie op zichzelf geen mierenhoop kan bouwen.
Maar als je zo'n duizend of honderdduizend advertenties hebt, kunnen ze samen een mierenhoop bouwen.
Rechts.
En dat is de situatie.
Weet je, elk van deze neuronen op zichzelf kan de prijs niet voorspellen, maar samen hebben ze
superkrachten en ze voorspellen de prijs en ze kunnen behoorlijk nauwkeurig werk doen als ze goed zijn getraind en goed zijn
ingesteld.
En daar gaat deze hele cursus over, begrijpen hoe je ze kunt gebruiken.
Daar gaan we.
Dus dat is een stap voor stap voorbeeld en uitleg van hoe neurale netwerken echt werken.
Ik hoop dat je genoten hebt van het materiaal van vandaag en ik kan niet wachten om je de volgende keer te zien.
Geniet tot die tijd van deep learning.