Chegue um tutorial emocionante à frente.
Bem-vindo de volta ao curso sobre aprendizagem profunda.
Hoje estamos falando sobre como funcionam as redes neurais.
Agora, lideramos um grande trabalho sobre o terreno em que falamos sobre como as redes neurais estão estruturadas em
que elementos consistem e até mesmo suas funcionalidades.
E hoje vamos analisar e um exemplo real de como a rede neural incomum pode ser aplicada e,
na verdade, vamos trabalhar passo a passo através do processo de sua aplicação para que possamos saber o que
está acontecendo.
Então, vamos dar uma olhada no exemplo sobre o qual vamos falar.
Vamos analisar uma avaliação de propriedades para que vejamos uma rede neural que adote alguns parâmetros de
nossos valores de propriedade e valor.
E o assunto aqui.
Há uma pequena ressalva para o tutorial de hoje e, na verdade, não vamos treinar a rede.
Portanto, uma parte muito importante nas redes neurais é capacitá-las e vamos analisar
isso nos próximos tutoriais nesta seção.
cobrir o treinamento quando já conhecemos o objetivo final para o qual estamos trabalhando.
Por enquanto, vamos nos concentrar em aplicações reais, vamos trabalhar com uma rede neural que vamos fingir que já está
treinada e que nos permitirá focar o lado da aplicação e não ficar atolado
O aspecto de treino e então vamos
Parece bom.
Tudo bem, vamos pular diretamente nisso.
Então, digamos que temos alguns parâmetros de entrada.
área em metros quadrados, temos o número de quartos que distanciam a cidade e Milhas da Cidade
de Nova York e a idade da propriedade e todos esses quatro vão incluir nossos insumos camada.
Certamente, digamos que temos parâmetros completos sobre a propriedade que temos
Agora é claro que eles provavelmente são mais parâmetros que definem o preço de uma propriedade, mas por motivos de
simplicidade, vamos ver isso por enquanto.
É uma forma muito básica que uma rede neural possui apenas uma entrada para aprender uma camada de saída, portanto, nenhuma camada escondida e nossa camada de
saída é o preço que estamos prevendo.
Então, nesta forma, o que essas variáveis ​​de insumos fariam é que elas seriam apenas ponderadas pelas sinopses
e então a saída seria calculada.
Basicamente, o preço seria calculado e obteria um preço.
E, por exemplo, o preço pode ser calculado tão simples quanto a soma ponderada de todas as entradas.
E novamente aqui você poderia usar praticamente qualquer função que você poderia usar.
O que estamos usando agora podemos usar qualquer uma das funções de ativação que tivemos anteriormente, você poderia usar a
regressão logística.
Você pode usar uma função quadrada que você pode fazer praticamente qualquer coisa aqui, mas o ponto é que você obtém
um determinado resultado.
a forma como é formalizado você pode realizar muitos algoritmos de aprendizagem de máquina que Já falamos sobre isso e
colocá-los nesta forma e isso apenas mostra o quão poderosas são as redes neuronais.
E, além disso, a maioria dos algoritmos de aprendizagem de máquina que existem pode ser
representada nesta forma e esta é basicamente uma representação diagramática de como você lida com as variáveis ​​ou
alterando
Mesmo sem as camadas escondidas, estamos prontos onde temos uma representação que funciona para a maioria dos outros algoritmos
de aprendizagem de máquinas.
Mas, nas redes neurais, o que fazemos é uma vantagem que nos proporciona muita flexibilidade e poder, de
onde é que esse aumento de precisão vem.
Alair, nós o adicionamos e agora vamos entender como esse covil escondido nos dá esse poder extra.
E esse poder é as camadas escondidas e aí vamos o nosso sucesso,
E, na verdade, para fazer isso, vamos seguir um exemplo, de modo que concordamos que esta
rede neural realmente foi treinada e agora vamos nos conectar, vamos imaginar que
estavam conectando uma propriedade e Nós iremos caminhar passo a passo através de como a rede neural irá lidar com as variáveis ​​de entrada
e calcular a área Hindol e depois calcular a saída.
Então, vamos passar por isso vai ser emocionante.
Tudo bem.
temos as quatro variáveis ​​à esquerda e vamos começar primeiro com o Nurin superior no Hindle.
Nós
Agora, como vimos nos literais de imprensa todos os neurônios da camada de entrada eles têm Cynapsus
conectando-o a cada um deles no neurônio superior na cova escondida.
E esses sistemas têm pesos.
Agora, vamos concordar que alguns pesos terão um valor diferente de zero, algumas maneiras terão valor
zero porque, basicamente, nem todas as entradas serão válidas ou não todas as entradas serão importantes para cada neurônio, por vezes, as entradas
não serão importantes.
os quartos e a idade não são como pensar nisso por um segundo porque, como seria esse o caso.
Aqui podemos ver dois exemplos que X-1 próximos três da área e a distância para a cidade e
Miles são importantes para esse neurônio, enquanto
Como por que um neurônio seria ligado à área e à distância o que faz o que isso poderia significar?
Bem, isso poderia significar que, normalmente, quanto mais longe você recebe da cidade, o imóvel mais
barato se torna e, portanto, o espaço em metros quadrados de propriedades torna-se maior.
Então, pelo mesmo preço, você pode obter uma propriedade maior, mais longe você vai da cidade, o que é
normal.
por propriedades da área que têm que não estão tão longe da cidade, mas têm uma área grande.
Que isso faz sentido e provavelmente o que este neurônio está fazendo é que ele está olhando especificamente é como um atirador que
está procurando
Então, para a distância da cidade, eles têm uma área de pé quadrada injusta.
Certo, então, algo como altura anormal é maior do que a média,
então eles são bastante próximos da cidade, mas eles ainda são grandes em oposição aos outros à mesma distância e para
que o neurônio novamente nós estamos especulando aqui, mas esse neurônio pode ser escolhendo o laser
escolhendo essas propriedades específicas e ativará e, portanto, a função de ativação que irá ativar será ativada somente
quando o certo critério for cumprido, você conhece a distância e a área da distância
apropriada para o ar sírio da área da propriedade e executa em cálculos dentro de si e combina esses dois e
assim que certas áreas onde ele dispara e contribui para o preço na saída.
E, portanto, este neurônio realmente não se importa com os quartos e a idade da propriedade, porque está
focado nessa coisa específica.
É aí que o poder da rede neural vem porque você tem muitos desses anos e
verá agora como os outros funcionam.
quero concordar aqui é que nem vamos desenhar essas linhas para as sinopses que não estão em vigor para que não desordenemos a nossa imagem
como a única razão pela qual não vamos desenhá-las, então vamos nos livrar daquelas também.
Mas o que eu
E assim saberemos exatamente para que esse neurônio esteja focado na área e na distância da cidade.
Tudo bem.
Então, como sempre, concordamos com isso.
Vamos passar para o próximo.
Vamos levá-los um no meio aqui, temos três parâmetros alimentando este neurônio, então nós temos
a área dos quartos e a idade da propriedade.
Então, qual poderia ser o motivo aqui.
Vamos novamente, vamos tentar entender a intuição e o pensamento desse neurônio como esse neurônio está
pensando.
Por que ele está escolhendo esses dois pais.
O que poderia ser o que poderia ter um sucesso encontrado nos dados.
Certo, então nós já estabelecemos esse conjunto de dados treinados, o treinamento aconteceu há muito
tempo, talvez, como um dia atrás, ou alguém está escrito, como é agora, estamos apenas aplicando e
sabemos que esse neurônio através de todos os milhares de exemplos de propriedades descobriu que a área mais os quartos
mais a combinação de idade desses parâmetros é importante.
Por que poderia ser esse o caso.
Bem, por exemplo, talvez naquela cidade específica naqueles subúrbios que esta rede neural tenha treinado,
talvez haja muitas famílias com crianças que têm duas ou mais crianças que procuram propriedades grandes com muitos
quartos, mas que são novos direitos que não são antigos, porque talvez seja nessa
área quase apropriada ou tipo de propriedades grandes geralmente são antigas.
e emprego para a população de autodões mais jovens, talvez você apenas conheça a demografia da
população mudou e agora casais mais jovens ou famílias mais novas estão buscando propriedades, mas eles preferem novas
propriedades para que a idade da propriedade seja menor e, portanto, do treinamento que essa rede neural sofreu.
Mas há muitas famílias modernas e talvez tenha havido uma mudança demográfica social e, ou
talvez tenha havido muita coisa como um crescimento em termos de emprego
Sabe que, quando há uma propriedade com uma área grande e com muito quarto com estes três,
pelo menos, três quartos para os pais para o primeiro do segundo
filho para pelo menos três quartos, talvez um quarto de hóspedes quando você possui com área alta e lotes de quartos que é valorizado que nesse
mercado é valioso para que Meuron tenha escolhido isso.
Sabe disso.
Ok, então é isso que eu vou procurar.
Eu não me importo com a distância com a cidade e Miles, onde quer que seja, desde que tenha uma grande área
de quartos.
Assim que esse critério for cumprido, o neurônio dispara e a combinação desses
dois parâmetros e isso é novamente, é a origem do poder da
rede neural porque combina estes dois parâmetros em um novo parâmetro em novos atributos.
Isso ajuda com a avaliação que ajuda na avaliação da propriedade.
Ele os combina em um novo atributo e, portanto, é mais preciso.
Então, vamos lá, é assim que funciona.
E vamos ver outro, vejamos a parte inferior, por exemplo, esse neurônio poderia ser capaz de ter
pegado apenas um par e que poderia ter recebido oito e não em nenhum dos
outros.
E como poderia ser esse o caso.
Bem, este é um exemplo clássico de quando a idade poderia significar como, como todos sabemos, as propriedades antigas geralmente são
menos valiosas porque está desgastada.
Provavelmente o prédio é velho, provavelmente você sabe que as coisas estão caindo aos pedaços.
É necessária mais manutenção para que o preço caia em termos do preço do imóvel.
Enquanto um novo edifício, seria mais caro porque é novo.
Talvez se uma propriedade for superior a uma certa idade que possa indicar que é uma propriedade histórica.
Por exemplo, se uma propriedade tem menos de 100 anos de idade, quanto mais velho é menos valioso.
Mas assim que ele pula mais de 100 anos, de repente, torna-se uma propriedade histórica, porque esta
é uma propriedade onde as pessoas ainda têm centenas de anos atrás.
Ele conta uma história que tem toda essa história por trás disso e algumas pessoas gostam que algumas pessoas valorizem isso.
especialmente nas classes socioeconômicas mais elevadas que eles iriam mostrar a seus amigos ou coisas assim
e, portanto, propriedades com mais de 100 anos de idade poderiam ser considerado histórico.
Na verdade, muitas pessoas gostariam disso e ficariam orgulhosas de viver em uma propriedade e
E, portanto, este neurônio assim que vê uma propriedade com mais de 100 anos de idade, ele dispara e contribuirá com
o preço total.
E caso contrário, se tiver menos de 100 anos, então não funcionará e esse é um bom exemplo disso.
A função de retificador está sendo aplicada.
Então, aqui, você tem como um muito parecido com um zero até certo ponto e, então, digamos 100 anos e, depois
de 100 anos, quanto mais velho, maior será o valor, maior será a contribuição
desse neurônio para o preço total.
E há apenas um maravilhoso exemplo de um exemplo muito simples desta função de retificador em ação.
Então vamos lá.
Isso pode ser este ano.
E, além disso, a rede neural poderia ter apanhado coisas que não teríamos pensado em
nós mesmos.
esses neurônios, esta situação de camada oculta inteira permite aumentar a flexibilidade da sua rede neural
e permite que você realmente permita que a rede neural pareça para
coisas muito específicas e depois em combinação, é daí que o poder vem.
Por exemplo, quartos mais distância, a cidade talvez esteja combinada de alguma forma contribui para o preço, talvez não seja tão
forte como os outros neurônios e contribui, mas ainda contribui ou talvez diminua o preço que também poderia ser o caso
ou outras coisas assim e talvez adicione o seu próprio pegou tudo para uma combinação dos quatro desses parâmetros
e, como você pode ver que
É como esse exemplo que a resposta que eu gostaria de um anúncio por si só não pode criar um formigueiro.
Mas quando você tem como mil ou 100 mil anúncios eles podem construir um formigueiro juntos e essa é a
situação aqui.
Cada um desses neurônios por si só não pode prever o preço.
Mas, juntos, eles têm super poderes e prevêem o preço e podem fazer um trabalho bastante
preciso se treinados adequadamente configurados adequadamente.
E isso é o que todo esse curso é sobre como entender como utilizá-los.
Lá vamos, então é um exemplo passo a passo e um passo a passo de como as redes neurais realmente funcionam.
Espero que você tenha gostado do tutorial de hoje e não posso esperar para vê-lo na próxima vez.
Até então, aproveite a aprendizagem.