Tiba tutorial menarik di depan.
Selamat datang kembali ke kursus tentang pembelajaran yang mendalam.
Hari ini kita berbicara tentang cara kerja jaringan saraf.
Sekarang kami telah memimpin banyak pekerjaan lapangan, kami telah berbicara tentang bagaimana jaringan saraf terstruktur elemen
apa yang mereka terdiri dan bahkan fungsionalitasnya.
Dan hari ini kita akan melihat dan contoh nyata tentang bagaimana jaringan saraf yang tidak biasa dapat
diterapkan dan kita benar-benar akan bekerja langkah demi langkah melalui proses penerapannya sehingga kita tahu apa yang sedang
terjadi.
Jadi mari kita lihat contoh apa yang akan kita bicarakan.
Kita akan melihat evaluasi properti sehingga kita akan melihat jaringan saraf yang mengambil beberapa parameter
nilai properti dan nilai kami.
Dan masalahnya di sini.
Ada peringatan kecil untuk tutorial hari ini dan itu adalah kita tidak benar-benar akan melatih jaringan.
Jadi bagian yang sangat penting dalam jaringan saraf melatih mereka dan kita akan melihatnya
di tutorial berikutnya di bagian ini.
Untuk saat ini kita akan fokus pada aplikasi yang sebenarnya apakah kita akan
bekerja dengan jaringan saraf yang kita akan berpura-pura sudah dilatih dan yang akan memungkinkan kita untuk fokus pada sisi aplikasi hal-hal
dan tidak terjebak dalam aspek pelatihan dan kemudian kita akan menutup pelatihan ketika kita sudah
tahu tujuan akhir yang sedang kita upayakan.
Kedengarannya bagus.
Baiklah mari kita lompat langsung ke dalamnya.
Jadi katakanlah kita memiliki beberapa parameter input.
Benar jadi katakanlah kita memiliki parameter lengkap tentang properti yang kita miliki luasnya dalam kaki persegi,
kita memiliki jumlah kamar tidur yang menjauhkan kota dan Miles Kota New York dan usia
properti dan keempatnya akan terdiri dari input kami lapisan.
Sekarang tentu saja mereka mungkin parameter jauh lebih yang menentukan harga properti tetapi demi kesederhanaan kita
akan melihat ini sekarang.
Ini sangat mendasar dari sebuah jaringan saraf yang hanya memiliki input untuk mempelajari lapisan keluaran sehingga tidak ada lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran
kami adalah harga yang kami prediksi.
Jadi dalam bentuk ini yang akan dilakukan oleh variabel-variabel input ini adalah mereka hanya akan ditimbang oleh synopses dan
kemudian output di sana akan dihitung.
Pada dasarnya harga akan dihitung dan akan mendapat harga.
Dan misalnya harga dapat dihitung sesederhana jumlah tertimbang dari semua input.
Dan lagi di sini Anda dapat menggunakan hampir semua fungsi yang dapat Anda gunakan.
Apa yang kami gunakan sekarang kami dapat menggunakan salah satu fungsi aktivasi yang sebelumnya Anda dapat menggunakan regresi
logistik.
Anda dapat menggunakan fungsi kuadrat, Anda dapat melakukan hampir semua hal di sini, tetapi intinya adalah Anda mendapatkan
output tertentu.
Dan terlebih lagi sebagian besar algoritma pembelajaran mesin yang ada dapat diwakili dalam formulir ini dan ini pada dasarnya
adalah representasi diagram tentang bagaimana Anda menangani variabel atau dengan mengubah cara
itu diformalkan, Anda dapat mencapai cukup banyak algoritma pembelajaran mesin yang kita sudah bicarakan
sebelumnya dan memasukkannya ke dalam bentuk ini dan itu cenderung menunjukkan seberapa kuat Noul adalah jaringan saraf.
Bahkan tanpa lapisan tersembunyi kami siap di mana kami memiliki representasi yang bekerja untuk sebagian besar algoritma
pembelajaran mesin lainnya.
Tetapi dalam jaringan saraf apa yang kita miliki adalah keuntungan yang memberi kita banyak fleksibilitas dan
kekuatan yang merupakan asal peningkatan akurasi.
Dan kekuatan itu adalah lapisan tersembunyi dan di sana kita pergi itu adalah hit kita Alair kita menambahkannya
dan sekarang kita akan memahami bagaimana sarang tersembunyi memberi kita kekuatan ekstra.
Dan sebenarnya untuk melakukan itu kita akan berjalan melalui contoh sehingga kita sepakat bahwa jaringan
saraf ini benar-benar telah dilatih dan sekarang kita hanya akan menghubungkan
kita akan membayangkan mereka memasang sebuah properti dan kita akan berjalan selangkah demi selangkah melalui bagaimana jaringan saraf akan menangani variabel input
dan menghitung area Hindol dan kemudian menghitung output.
Jadi mari kita lalui ini akan menjadi menarik.
Baiklah.
Kami memiliki keempat variabel di sebelah kiri dan kami akan mulai dengan Nurin pertama di Hindle di
sana.
Sekarang seperti yang kita lihat sebelumnya dalam literal pers, semua neuron dari lapisan input memiliki Cynapsus yang
menghubungkannya dengan masing-masing neuron ke neuron teratas di sarang tersembunyi.
Dan sistem itu memiliki bobot.
Sekarang mari kita sepakat bahwa beberapa bobot akan memiliki nilai bukan nol beberapa cara akan memiliki
nilai nol karena pada dasarnya tidak semua input akan valid atau tidak semua input akan penting untuk setiap neuron tunggal kadang-kadang input tidak akan
menjadi penting.
Di sini kita dapat melihat dua contoh bahwa X-1 berikutnya tiga area dan jarak ke kota dan Miles
penting untuk neuron itu sedangkan kamar tidur dan usia tidak seperti mari kita pikirkan tentang ini
sejenak mengapa bagaimana itu bisa terjadi.
Seperti mengapa neuron dihubungkan ke area dan jarak apa artinya itu.
Nah itu bisa berarti bahwa biasanya semakin jauh Anda dapatkan dari kota real estat yang lebih
murah menjadi dan karena itu ruang di kaki persegi properti menjadi lebih besar.
Jadi untuk harga yang sama Anda bisa mendapatkan properti yang lebih besar semakin jauh Anda pergi dari kota itu benar
normal.
Yang masuk akal dan mungkin yang dilakukan neuron ini adalah mencari secara
khusus seperti penembak jitu yang mencari properti daerah yang tidak jauh dari kota tetapi memiliki area yang
luas.
Jadi untuk jarak mereka dari kota mereka memiliki area kaki persegi yang tidak adil.
Benar jadi sesuatu yang abnormal tinggi lebih tinggi dari rata-rata
sehingga mereka cukup dekat dengan kota tetapi mereka masih besar dibandingkan dengan yang lain pada jarak yang sama dan
sehingga neuron lagi kita berspekulasi di sini tetapi neuron itu mungkin mengambil laser mengambil sifat-sifat
tertentu dan itu akan aktif dan karenanya fungsi aktivasi itu akan mengaktifkannya akan menyala hanya ketika kriteria
tertentu terpenuhi bahwa Anda tahu jarak dan luas jarak yang tepat untuk udara Suriah
di daerah tersebut dari properti dan melakukan pada perhitungan di dalam dirinya sendiri dan itu menggabungkan kedua dan segera setelah
daerah-daerah tertentu di mana ia menyala dan yang berkontribusi terhadap harga output.
Dan karena itu neuron ini tidak terlalu peduli dengan kamar tidur dan usia properti karena berfokus pada
hal yang spesifik.
Di situlah kekuatan jaringan saraf berasal karena Anda memiliki banyak tahun-tahun ini dan akan melihat
sekarang bagaimana yang lain bekerja.
Tapi yang ingin saya setujui di sini adalah bahwa mari kita bahkan tidak menggambar garis-garis ini untuk sinopsis yang tidak ada sehingga kita tidak
mengacaukan citra kita sebagai satu-satunya alasan kita tidak akan menggambar mereka jadi mari kita singkirkan
dari mereka juga.
Dan dengan begitu kita akan tahu persis OK sehingga neuron ini difokuskan pada area dan jarak ke kota.
Baiklah.
Jadi seperti biasa kita sepakat tentang itu.
Mari kita beralih ke yang berikutnya.
Mari kita ambil satu di tengah sini kita punya tiga parameter yang dimasukkan ke neuron ini
sehingga kita punya area kamar tidur dan usia properti.
Jadi apa yang bisa menjadi alasan di sini.
Mari kita coba memahami intuisi dan pemikiran neuron ini bagaimana pemikiran neuron ini.
Mengapa memilih dua orang tua ini?
Apa yang bisa menjadi hit seperti yang ditemukan dalam data.
Benar jadi kita sudah menetapkan data yang dilatih ini mengatur pelatihan telah terjadi
sejak lama mungkin seperti sehari yang lalu atau seseorang ditulis seperti sekarang kita hanya menerapkan
dan kita tahu bahwa neuron ini melalui semua ribuan contoh properti telah menemukan bahwa area ditambah kamar tidur
ditambah kombinasi umur dari parameter tersebut adalah penting.
Kenapa bisa begitu.
Yah misalnya, mungkin di kota tertentu di pinggiran kota yang telah dilatih oleh jaringan saraf ini,
mungkin ada banyak keluarga dengan anak-anak yang memiliki dua atau lebih anak yang mencari properti besar dengan banyak kamar
tidur tetapi yang merupakan hak baru yang tidak tepat tua karena mungkin itu di daerah
itu hampir sesuai atau jenis seperti properti besar biasanya tua.
Tetapi ada banyak keluarga modern dan mungkin telah terjadi perubahan demografis sosial dan atau
mungkin ada banyak pertumbuhan dalam hal pekerjaan dan pekerjaan untuk populasi muda yang lebih muda mungkin
hanya Anda tahu seperti demografi populasi telah berubah dan sekarang pasangan muda atau keluarga muda mencari properti
tetapi mereka lebih memilih properti baru sehingga mereka ingin usia properti lebih rendah
dan karenanya dari pelatihan yang telah dialami jaringan saraf ini.
Ia tahu bahwa ketika ada properti dengan area yang luas dan dengan banyak kamar tidur dengan
tiga setidaknya tiga kamar tidur ini untuk orang tua untuk anak
pertama dari anak kedua untuk setidaknya tiga kamar tidur mungkin sebuah ruang tamu ketika Anda properti dengan area tinggi dan banyak kamar tidur yang dihargai
di pasar itu yang berharga sehingga Meuron mengambilnya.
Dia tahu itu.
OK jadi inilah yang akan saya cari.
Saya tidak peduli tentang jarak ke kota dan Miles di mana pun asalkan memiliki banyak kamar
tidur.
Segera setelah kriteria tersebut terpenuhi, neuron menyala dan kombinasi dari dua
parameter ini dan ini lagi di sinilah kekuatan jaringan saraf
berasal karena menggabungkan dua parameter ini menjadi parameter baru menjadi atribut baru.
Itu membantu dengan evaluasi yang membantu dengan penilaian properti.
Ini menggabungkan mereka menjadi atribut baru dan oleh karena itu lebih tepat.
Jadi begitulah cara kerjanya.
Dan mari kita lihat yang lain, mari kita lihat yang paling bawah misalnya neuron ini bisa
saja hanya mengambil satu pasangan dan bisa saja mengambil delapan dan tidak di yang
lain.
Dan bagaimana itu bisa terjadi.
Nah, ini adalah contoh klasik ketika usia bisa berarti seperti yang kita semua tahu properti yang lebih tua biasanya
kurang berharga karena usang.
Mungkin bangunan itu sudah tua mungkin Anda tahu segalanya berantakan.
Diperlukan lebih banyak perawatan sehingga harga turun dalam hal harga real estat.
Sedangkan bangunan baru itu akan lebih mahal karena itu baru.
Mungkin jika properti di atas usia tertentu yang dapat menunjukkan bahwa itu adalah properti bersejarah.
Misalnya jika sebuah properti berusia di bawah 100 tahun maka yang lebih tua itu semakin kurang bernilai.
Tapi begitu melonjak lebih dari 100 tahun, tiba-tiba itu menjadi properti bersejarah karena ini adalah
properti di mana orang masih memiliki ratusan tahun yang lalu.
Bercerita tentang sejarah di baliknya dan sebagian orang menyukainya.
Sebenarnya cukup banyak orang akan menyukainya dan akan bangga tinggal di properti dan terutama di kelas sosial
ekonomi yang lebih tinggi mereka akan mereka pamerkan kepada teman-teman mereka atau hal-hal
seperti itu dan karena itu properti yang berusia lebih dari 100 tahun dapat menjadi dianggap bersejarah.
Dan karena itu neuron ini begitu melihat properti berusia lebih dari 100 tahun, neuron itu akan menyala dan berkontribusi
pada harga keseluruhan.
Dan sebaliknya jika itu di bawah 100 tahun maka itu tidak akan berhasil dan ini adalah contoh yang bagus untuk itu.
Fungsi penyearah sedang diterapkan.
Jadi di sini Anda punya seperti sangat seperti nol sampai titik tertentu dan katakanlah 100 tahun dan kemudian
setelah 100 tahun semakin tua semakin tinggi nilainya semakin tinggi kontribusi neuron
ini terhadap harga keseluruhan.
Dan hanya ada contoh yang bagus dari contoh yang sangat sederhana dari fungsi penyearah ini dalam tindakan.
Jadi begitulah.
Itu bisa tahun ini.
Dan apalagi jaringan saraf bisa mengambil hal-hal yang kita tidak akan menganggap diri kita
benar.
Misalnya kamar tidur dan jarak kota mungkin dalam kombinasi entah bagaimana berkontribusi pada
harga mungkin tidak sekuat neuron lain dan berkontribusi tetapi masih
berkontribusi atau mungkin mengurangi harga yang juga dapat menjadi kasus atau
hal-hal lain seperti itu dan mungkin menambahkan sendiri mengambil semua untuk kombinasi keempat parameter ini dan karena Anda
dapat melihat bahwa neuron ini seluruh situasi lapisan tersembunyi memungkinkan Anda untuk meningkatkan fleksibilitas jaringan saraf Anda dan memungkinkan
Anda untuk benar-benar memungkinkan jaringan saraf untuk melihat untuk hal-hal yang sangat spesifik dan kemudian kombinasi dari
situlah kekuatan itu berasal.
Seperti contoh itu, jawaban yang saya inginkan dari iklan itu sendiri tidak dapat membuat sarang semut.
Tetapi ketika Anda memiliki ribuan atau 100.000 iklan, mereka dapat membangun sarang semut bersama dan itulah situasinya
di sini.
Masing-masing neuron ini dengan sendirinya tidak dapat memprediksi harganya.
Tetapi bersama-sama mereka memiliki kekuatan super dan mereka memprediksi harganya dan mereka dapat melakukan pekerjaan yang cukup
akurat jika dilatih dengan benar.
Dan itulah keseluruhan kursus ini tentang memahami cara memanfaatkannya.
Kita mulai jadi itu adalah contoh langkah demi langkah dan langkah-langkah bagaimana sebenarnya jaringan saraf bekerja.
Saya harap Anda menikmati tutorial hari ini dan saya tidak sabar untuk melihat Anda lain kali.
Sampai kemudian menikmati belajar.