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Aujourd'hui, nous parlons du fonctionnement des réseaux de neurones.
Maintenant que nous avons mené de nombreux travaux sur le terrain, nous avons discuté de la structure des réseaux de
neurones, de leurs éléments et même de leurs fonctionnalités.
Et aujourd'hui, nous allons examiner et illustrer un exemple concret de la manière dont un réseau de neurones inhabituel peut
être appliqué. Nous allons en fait procéder pas à pas tout au long du processus de son application afin de savoir ce qui
se passe.
Voyons donc de quel exemple nous allons parler.
Nous allons examiner une propriété, nous allons donc examiner un réseau de neurones qui prend en compte certains paramètres
de notre propriété et de nos valeurs.
Et la chose ici.
Il y a une petite mise en garde pour le tutoriel d'aujourd'hui et c'est que nous n'allons pas réellement former le réseau.
Donc, une partie très importante des réseaux de neurones est leur formation et nous allons examiner cela
dans les prochains tutoriels de cette section.
Pour le moment, nous allons nous concentrer sur les applications réelles. Nous allons travailler avec
un réseau de neurones dont nous allons prétendre qu’il est déjà formé et qui nous permettra de nous concentrer sur les applications
et de ne pas nous enliser la formation, puis nous couvrirons la formation lorsque nous
connaîtrons déjà l'objectif final que nous visons.
Ça m'a l'air bien.
Très bien, allons droit au but.
Alors disons que nous avons des paramètres d'entrée.
Exactement, supposons que nous ayons tous les paramètres de la propriété. En pieds carrés, nous avons
le nombre de chambres à coucher qui séparent la ville de Miles et la ville
de New York ainsi que l’âge de la propriété. couche.
Bien sûr, ce sont probablement bien plus de paramètres qui définissent le prix d’une propriété, mais pour simplifier, nous allons
examiner cela pour le moment.
C’est très simple, car un réseau de neurones n’a qu’une entrée, c’est-à-dire une couche de sortie, donc aucune couche cachée et notre couche de sortie
correspond au prix que nous prévoyons.
Ainsi, sous cette forme, ces variables d'entrées feraient en sorte qu'elles seraient simplement pondérées par les synopsis
et ensuite la sortie serait calculée.
Fondamentalement, le prix serait calculé et obtiendrait un prix.
Et par exemple, le prix pourrait être calculé aussi simplement que la somme pondérée de tous les intrants.
Et encore une fois ici, vous pouvez utiliser à peu près toutes les fonctions que vous pourriez utiliser.
Ce que nous utilisons maintenant, nous pourrions utiliser l’une des fonctions d’activation que nous avions précédemment, vous pourriez utiliser la régression
logistique.
Vous pouvez utiliser une fonction carrée, vous pouvez faire à peu près n'importe quoi ici mais le fait est que vous obtenez un
certain résultat.
De plus, la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique existants peuvent être représentés sous cette forme. Il s’agit
essentiellement d’une représentation schématique de la façon dont vous traitez avec
les variables. Nous en avons déjà parlé et les avons mis sous
cette forme, ce qui tend à montrer à quel point les réseaux de neurones sont puissants.
Même sans les couches cachées, nous sommes prêts lorsque nous avons une représentation qui fonctionne pour la plupart des autres
algorithmes d'apprentissage automatique.
Mais dans les réseaux de neurones, nous avons un avantage qui nous donne beaucoup de flexibilité et de
puissance, ce qui explique l’augmentation de la précision.
Et ce pouvoir, ce sont les couches cachées et voilà notre succès Alair que nous avons ajouté. Nous
allons maintenant comprendre comment ce repaire caché nous donne ce pouvoir supplémentaire.
Et en fait, pour faire cela, nous allons passer en revue un exemple. Nous sommes donc convenus
que ce réseau de neurones a été vraiment formé et nous allons maintenant
nous connecter, nous allons imaginer qu'ils allaient brancher une propriété et nous allons expliquer, étape par étape, comment le réseau de neurones traitera les variables
d'entrée et calculera la zone Hindol, puis la sortie.
Alors passons à travers cela va être passionnant.
D'accord.
Nous avons les quatre variables à gauche et nous allons commencer par le haut Nurin sur
Hindle.
Maintenant, comme nous l'avons vu précédemment dans la presse, tous les neurones de la couche d'entrée sont reliés par Cynapsus,
qui le relie à chacun d'entre eux au neurone supérieur du repaire caché.
Et ces systèmes ont des poids.
Convenons maintenant que certaines pondérations auront une valeur non nulle, certaines manières auront une valeur zéro car,
au fond, toutes les entrées ne seront pas valides ou toutes les entrées ne seront pas importantes pour chaque neurone, mais parfois les entrées ne
le seront pas.
Nous pouvons voir ici deux exemples montrant que X-1, la distance par rapport à la ville et les kilomètres sont
importants pour ce neurone, alors que les chambres à coucher et l’âge ne sont pas comme ça, réfléchissons-y une
seconde, pourquoi cela serait-il le cas.
Par exemple, pourquoi un neurone serait-il lié à la zone et à la distance? Qu'est-ce que cela pourrait signifier?
Cela pourrait signifier que normalement, plus on s'éloigne de la ville, plus l'immobilier devient moins cher
et, par conséquent, l'espace en pieds carrés des propriétés devient plus grand.
Donc, pour le même prix, vous pouvez obtenir une propriété plus grande en vous éloignant de la ville qui est
normale.
Cela a du sens et probablement ce que fait ce neurone, c’est-à-dire qu’il
s’agit précisément d’un sniper qui recherche des propriétés situées dans des zones proches de la ville mais très
vastes.
Donc, pour leur distance de la ville, ils ont un pied carré injuste.
Ainsi, quelque chose comme la hauteur anormale est plus élevé que la moyenne,
ils sont donc assez proches de la ville, mais ils sont toujours plus grands que les autres à la même distance et pour que
ce neurone soit à nouveau, nous spéculons ici, mais ce neurone pourrait être relever le laser choisir ces
propriétés spécifiques et il va s'activer et donc la fonction d'activation il va s'activer il ne se déclenche que lorsque
certains critères sont réunis pour que vous connaissiez la distance et la zone de la bonne distance
à l'air syrien de la zone de la propriété et il effectue des calculs à l'intérieur de lui-même et il combine ces deux et
dès que certaines zones où il se déclenche et qui contribue au prix en sortie.
Et par conséquent, ce neurone ne se soucie pas vraiment des chambres à coucher et de l'âge de la propriété, car il est concentré
sur cette chose spécifique.
C’est de là que vient le pouvoir du réseau de neurones, car vous avez passé beaucoup de ces années et vous verrez
tout à l’heure comment fonctionnent les autres.
Mais ce que je veux dire ici, c'est que nous ne devons même pas tracer ces lignes pour les synopsis qui ne sont pas en place
afin de ne pas encombrer notre image, car nous ne pourrons pas les dessiner, alors
supprimons-nous de ceux aussi.
Et de cette façon, nous saurons exactement ce qu’il faut pour que ce neurone se concentre sur la surface et la distance de la ville.
D'accord.
Donc, comme toujours, nous sommes d’accord sur ce point.
Passons à la suivante.
Prenons-en un au milieu ici, nous avons trois paramètres qui alimentent ce neurone, nous avons donc la
zone des chambres à coucher et l'âge de la propriété.
Alors, quelle pourrait être la raison ici.
Essayons à nouveau de comprendre l'intuition et la pensée de ce neurone. Comment pense-t-il ce neurone?
Pourquoi choisit-on ces deux parents?
Que pourrait-il être ce qui pourrait avoir un succès comme dans les données.
Nous avons déjà établi ce jeu de données bien structuré. La formation a eu lieu il
y a longtemps, peut-être il y a un jour ou quelqu'un est écrit comme il est maintenant que
nous postons juste et nous savons que ce neurone parmi des milliers d’exemples de propriétés a révélé que la superficie, les chambres
et la combinaison d’âge de ces paramètres sont importantes.
Pourquoi cela pourrait-il être le cas?
Par exemple, dans cette ville de banlieue où ce réseau de neurones a été formé, peut-être y a-t-il
beaucoup de familles avec des enfants qui ont deux enfants ou plus qui recherchent de grandes propriétés avec beaucoup de chambres mais
qui sont de nouveaux droits qui ne sont pas vieux, car c’est peut-être dans cette zone presque
appropriée ou un peu comme si les grandes propriétés sont généralement vieilles.
Mais il y a beaucoup de familles modernes et peut-être y a-t-il eu un changement démographique social
ou une croissance en termes d'emploi et d'emplois pour la population autonome plus jeune, peut-être savez-vous que la démographie
a changé et De nos jours, les couples les plus jeunes ou les familles plus jeunes recherchent des propriétés,
mais ils préfèrent les nouvelles propriétés, ils souhaitent donc que l'âge de la propriété soit inférieur
et, partant, à la formation que ce réseau neuronal a subie.
Il sait que lorsqu'il y a une propriété de grande surface et avec beaucoup de chambres
avec ces trois chambres, au moins trois chambres pour les parents
pour le premier ou le deuxième enfant pour au moins trois chambres, peut-être une chambre d'amis des chambres à coucher valorisées sur ce marché, de
manière à ce que Meuron les ait relevées.
Il le sait.
OK, c’est ce que je vais rechercher.
Je me fiche de la distance qui le sépare de la ville et de Miles, peu importe où il se trouve, du moment que le nombre de chambres
est élevé
Dès que ces critères sont remplis, le neurone se déclenche et la combinaison
de ces deux paramètres est à nouveau génératrice du réseau de neurones,
car il combine ces deux paramètres dans un tout nouveau paramètre et de nouveaux attributs.
Cela aide avec l'évaluation qui aide avec l'évaluation de la propriété.
Il les combine dans un nouvel attribut et est donc plus précis.
Alors voilà c'est comme ça que ça marche.
Et regardons un autre, examinons celui qui se trouve tout en bas, par exemple, ce neurone
pourrait même n’avoir détecté qu’une paire et qu’il n’aurait pu en détecter que
huit.
Et comment cela pourrait-il être le cas.
Eh bien, c’est un exemple classique de l’époque où l’âge pourrait signifier que, comme nous le savons tous, les propriétés les plus anciennes ont généralement moins
de valeur, car elles sont usées.
Le bâtiment est probablement vieux, vous savez probablement que les choses se détériorent.
Il faut plus d'entretien pour que le prix baisse en termes de prix de l'immobilier.
Alors qu'un bâtiment flambant neuf serait plus cher car il est flambant neuf.
Peut-être que si une propriété a dépassé un certain âge, cela pourrait indiquer qu'il s'agit d'une propriété historique.
Par exemple, si une propriété a moins de 100 ans, plus elle est ancienne, moins elle a de valeur.
Mais dès qu'il dépasse l'âge de 100 ans, il devient tout à coup une propriété historique parce que
c'est une propriété où il y a encore des centaines d'années.
Il raconte une histoire qui a toute cette histoire derrière elle et certaines personnes aiment ça, certaines personnes valorisent ça.
En fait, beaucoup de gens aimeraient cela et seraient fiers de vivre dans une
propriété et surtout dans les classes socio-économiques plus élevées, ils montreraient
à leurs amis ou à des choses du même genre. considéré comme historique.
Et dès lors, dès qu’il apercevra une propriété de plus de 100 ans, il se déclenchera et contribuera
au prix global.
Et sinon, si elle a moins de 100 ans, cela ne fonctionnera pas et c'est un bon exemple de cela.
La fonction redresseur en cours d’application.
Donc, ici, vous avez presque le zéro jusqu'à un certain point, puis, disons, 100 ans, et plus de cent
ans après, plus la valeur augmente, plus la contribution de ce neurone
au prix global est élevée.
Et il y a juste un merveilleux exemple d'un exemple très simple de cette fonction de redresseur en action.
Alors on y va.
Cela pourrait être cette année.
Et de plus, le réseau de neurones aurait pu capter des choses que nous n'aurions pas pensé avoir
raison
Par exemple, les chambres et la distance de la ville contribuent peut-être moins au prix que
les autres neurones, mais cela contribue aussi ou peut-être réduit le
prix qui pourrait également être le cas ou autre chose comme ça
et peut-être ajouter votre propre ensemble pour une combinaison de ces quatre paramètres et comme vous pouvez voir que ces
neurones toute cette situation de couche cachée vous permet d'augmenter la flexibilité de votre réseau de neurones et vous permet vraiment
de permettre au réseau de neurones de regarder pour des choses très spécifiques et ensuite en combinaison, c'est de
là que vient le pouvoir.
C'est comme dans cet exemple que la réponse que je souhaiterais, c'est qu'une annonce en elle-même ne puisse pas construire une fourmilière.
Mais quand vous avez des milliers ou des milliers d'annonces, ils peuvent construire une fourmilière ensemble et c'est ce qui se
passe ici.
Chacun de ces neurones ne peut à lui seul prédire le prix.
Mais ensemble, ils ont des super pouvoirs, ils en prédisent le prix et peuvent faire un travail assez
précis s’ils sont formés correctement.
Et c'est ce que ce cours entier consiste à comprendre comment les utiliser.
Voilà un exemple pas à pas et un aperçu de la manière dont les réseaux de neurones fonctionnent réellement.
J'espère que vous avez apprécié le tutoriel d'aujourd'hui et j'ai hâte de vous revoir la prochaine fois.
Jusque-là profiter de l'apprentissage.