Llega un emocionante tutorial adelante.
Bienvenido de nuevo al curso sobre aprendizaje profundo.
Hoy estamos hablando de cómo funcionan las redes neuronales.
Ahora que hemos llevado a cabo un gran trabajo de campo, hemos hablado sobre cómo se estructuran las redes
neuronales en qué elementos consisten e incluso su funcionalidad.
Y hoy veremos un ejemplo real de cómo se puede aplicar una red neuronal inusual y
en realidad vamos a trabajar paso a paso en el proceso de su aplicación para saber qué
está pasando.
Así que echemos un vistazo de qué ejemplo vamos a hablar.
Vamos a ver una evaluación de propiedades, así que vamos a ver una red neuronal que toma en cuenta algunos
parámetros de nuestra propiedad y valores de valores.
Y la cosa aquí.
Hay una pequeña advertencia para el tutorial de hoy y es que no vamos a entrenar a la red.
Entonces, una parte muy importante de las redes neuronales es entrenarlas y vamos a ver eso
en los siguientes tutoriales de esta sección.
luego cubriremos la capacitación cuando ya sabemos el objetivo final para el que estamos trabajando.
Por ahora nos vamos a centrar en las aplicaciones reales. Vamos a trabajar con una red neuronal que vamos a pretender que
ya está entrenada y que nos permitirá enfocarnos en el lado de la aplicación y no
enredarnos en el aspecto de la capacitación y
Suena bien.
De acuerdo, vayamos directamente a él.
Entonces digamos que tenemos algunos parámetros de entrada.
en pies cuadrados, tenemos el número de habitaciones que distancian la ciudad y Miles la ciudad de Nueva
York, y la edad de la propiedad, y las cuatro van a comprender nuestras entradas. capa.
Correcto, digamos que tenemos parámetros completos sobre la propiedad, tenemos el área
Ahora, por supuesto, son probablemente más parámetros que definen el precio de una propiedad, pero por simplicidad vamos
a ver esto por ahora.
Es una forma muy básica, una red neuronal solo tiene una entrada que aprende una capa de salida por lo que no hay capas ocultas y nuestra capa
de salida es el precio que estamos pronosticando.
Entonces, en esta forma, lo que estas variables de entrada harían es que se ponderarían con las sinopsis
y luego se calcularía el resultado.
Básicamente, el precio se calcularía y obtendría un precio.
Y, por ejemplo, el precio podría calcularse tan simple como la suma ponderada de todas las entradas.
Y de nuevo aquí puedes usar prácticamente cualquier función que puedas usar.
Lo que estamos usando ahora podría usar cualquiera de las funciones de activación que teníamos anteriormente, podría usar la
regresión logística.
Podrías usar una función cuadrada, puedes hacer casi cualquier cosa aquí, pero el punto es que obtienes un
resultado determinado.
que se formaliza, se pueden lograr bastantes algoritmos de aprendizaje automático que hemos hablado antes y los hemos puesto de esta
forma y eso solo tiende a mostrar cuán poderosas son las redes neuronales de Noul.
Además, la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático que existen se pueden representar de
esta forma y esto es básicamente una representación diagramática de cómo se manejan las variables o cambiando la forma
en
Incluso sin las capas ocultas, estamos listos donde tenemos una representación que funciona para la mayoría de los otros
algoritmos de aprendizaje automático.
Pero en las redes neuronales, lo que sí tenemos es una ventaja que nos da mucha flexibilidad y poder,
y de ahí viene ese aumento en la precisión.
éxito. Alair lo agregamos y ahora vamos a entender cómo esa guarida oculta nos da ese poder extra.
Y ese poder son las capas ocultas y ahí vamos, ese es nuestro
Y, de hecho, para hacer eso vamos a ver un ejemplo, así que acordamos que esta red
neuronal realmente se ha entrenado y ahora vamos a conectarnos, vamos a imaginar
que estaban conectando una propiedad y Vamos a caminar paso a paso a través de cómo la red neuronal se ocupará de las variables de
entrada y calculará el área Hindol y luego calculará la salida.
Entonces, veamos esto va a ser emocionante.
Todo bien.
las cuatro variables a la izquierda y vamos a comenzar primero con el Nurin superior en el Hindle allí.
Tenemos
Ahora, como vimos anteriormente en los literales de prensa todas las neuronas de la capa de entrada, Cynapsus las conecta
a cada una de ellas con la neurona superior en la guarida oculta.
Y esos sistemas tienen pesas.
Ahora convengamos que algunas ponderaciones tendrán un valor distinto de cero; algunas formas tendrán valor
cero porque básicamente no todas las entradas serán válidas o no todas las entradas serán importantes para cada neurona, a veces las entradas
no serán importantes.
neurona, mientras que las habitaciones y la edad no son como pensemos por un segundo cómo sería ese el caso.
Aquí podemos ver dos ejemplos de que X-1 los próximos tres el área y la distancia a la ciudad
y las Millas son importantes para esa
Como por qué una neurona estaría vinculada al área y la distancia que hace eso, qué podría significar eso.
Bueno, eso podría significar que cuanto más lejos se encuentre de la ciudad, más barato se vuelve el espacio
y, por lo tanto, el espacio en pies cuadrados de las propiedades se hace más grande.
Entonces, por el mismo precio, puede obtener una propiedad más grande cuanto más lejos se encuentre de la ciudad que es
normal.
buscando propiedades de área que no están tan lejos de la ciudad pero tienen un área grande.
Eso tiene sentido y probablemente lo que está haciendo esta neurona es que está buscando específicamente que es como un francotirador
que está
Entonces, por su distancia de la ciudad, tienen un área injusta de pie cuadrado.
Correcto, algo así como la altura anormal es más alta que la media,
por lo que están bastante cerca de la ciudad, pero siguen siendo grandes en comparación con las otras a la misma distancia, por
lo que la neurona nuevamente estamos especulando aquí, pero esa neurona podría ser recogiendo el láser seleccionando esas
propiedades específicas y se activará y, por lo tanto, la función de activación que activará se activará solo cuando
se cumplan ciertos criterios para conocer la distancia y el área de la distancia adecuada al
aire sirio del área de la propiedad y se realiza en los cálculos dentro de sí mismo y combina los dos y tan
pronto como ciertas áreas donde se dispara y que contribuye al precio en la producción.
Y, por lo tanto, a esta neurona en realidad no le importan las habitaciones y la antigüedad de la propiedad porque está
enfocada en esa cosa específica.
De ahí viene el poder de la red neuronal porque tienes muchos de estos años
y verás cómo funcionan los demás.
acordar aquí es que ni siquiera dibujemos estas líneas para las sinopsis que no están en su lugar, de modo que no arruinemos nuestra imagen como
la única razón por la que no vamos a dibujarlas, así que simplemente eliminemos de esos también
Pero lo que quiero
Y de esa forma sabremos exactamente OK, por lo que esta neurona se centra en el área y la distancia a la ciudad.
Todo bien.
Entonces, como siempre, estamos de acuerdo en eso.
Pasemos a la siguiente.
Tomemos uno en el medio. Tenemos tres parámetros que alimentan esta neurona, así que tenemos el
área de las habitaciones y la edad de la propiedad.
Entonces, ¿cuál podría ser el motivo aquí?
Intentemos de nuevo entender la intuición y el pensamiento de esta neurona, cómo está pensando esta
neurona.
¿Por qué está eligiendo estos dos padres?
¿Qué podría ser lo que podría tener un golpe como encontrado en los datos?
Correcto, así que ya hemos establecido este conjunto de datos entrenado, el entrenamiento ha sucedido
hace mucho tiempo, tal vez hace un día o alguien está escrito ya que ahora lo estamos
aplicando y sabemos que esta neurona atraviesa todos los miles de ejemplos de propiedades ha descubierto que el área más las
habitaciones más la combinación de edad de esos parámetros es importante.
¿Por qué podría ser ese el caso?
Bueno, por ejemplo, tal vez en esa ciudad específica en esos suburbios donde se ha formado esta red
neuronal, tal vez haya muchas familias con niños que tienen dos o más hijos que buscan grandes propiedades con muchos dormitorios,
pero que son derechos nuevos que no son antiguos, porque tal vez sea en esa área casi
apropiado o algo así como que las grandes propiedades suelen ser antiguas.
la población más joven, tal vez solo sepas que la demografía de la población ha cambiado y ahora
las parejas más jóvenes o las familias más jóvenes están buscando propiedades, pero prefieren nuevas propiedades, por lo que quieren
que la edad de la propiedad sea más baja y, por lo tanto, del entrenamiento que ha experimentado esta red neuronal.
Pero hay muchas familias modernas y tal vez ha habido un cambio demográfico y social o tal
vez ha habido un crecimiento similar en términos de empleo y empleo para
Sabe que cuando hay una propiedad con un área grande y con mucho dormitorio con estos tres al
menos tres dormitorios para los padres para el primero del segundo niño de
al menos tres dormitorios, tal vez una habitación de invitados cuando su propiedad tiene una superficie alta y mucho de habitaciones que se valora que en ese
mercado es valioso para que Meuron lo haya recogido.
Lo sabe.
OK, entonces esto es lo que voy a estar buscando.
No me importa la distancia a la ciudad ni a Miles donde sea que esté, siempre que tenga muchos lotes de
área alta.
Tan pronto como se cumplan esos criterios, la neurona se activa y la combinación
de estos dos parámetros, y de nuevo aquí es de donde proviene el poder
de la red neuronal porque combina estos dos parámetros en un nuevo parámetro en nuevos atributos.
Eso ayuda con la evaluación que ayuda con la valoración de la propiedad.
Los combina en un nuevo atributo y, por lo tanto, es más preciso.
Así que ahí vamos, así es como funciona eso.
Y echemos un vistazo a otra, echemos un vistazo a la parte inferior, por ejemplo, esta neurona podría
haber recogido solo un par y que podría haber recogido ocho y no en ninguno de
los otros.
¿Y cómo podría ser ese el caso?
Bueno, este es un ejemplo clásico de cuando la edad podría significar que, como todos sabemos, las propiedades más antiguas generalmente son
menos valiosas porque están gastadas.
Probablemente el edificio sea viejo, probablemente usted sepa que las cosas se están cayendo a pedazos.
Se requiere más mantenimiento por lo que el precio baja en términos del precio del bien inmueble.
Mientras que un edificio nuevo sería más caro porque es completamente nuevo.
Tal vez si una propiedad tiene más de cierta edad podría indicar que es una propiedad histórica.
Por ejemplo, si una propiedad tiene menos de 100 años, cuanto mayor sea, menos valiosa será.
Pero tan pronto como salta más de 100 años, de repente se convierte en una propiedad histórica porque
esta es una propiedad donde la gente todavía tiene cientos de años.
Cuenta una historia que cuenta con toda esta historia y algunas personas así lo valoran.
en las clases socioeconómicas más altas que tendrían que mostrar a sus amigos o cosas así y, por
lo tanto, las propiedades que tienen más de 100 años podrían ser considerado como histórico.
De hecho, a muchas personas les gustaría y estarían orgullosos de vivir en una propiedad y especialmente
Y, por lo tanto, esta neurona, tan pronto como vea una propiedad con más de 100 años, se disparará y contribuirá
al precio total.
De lo contrario, si tiene menos de 100 años, no funcionará y este es un buen ejemplo de eso.
La función del rectificador se aplica.
Entonces aquí tienes como un cero hasta cierto punto y luego digamos 100 años y luego, después de 100 años, cuanto
más viejo se vuelve, cuanto mayor es el valor, mayor es la contribución de
esta neurona al precio total.
Y solo hay un maravilloso ejemplo de un ejemplo muy simple de esta función rectificadora en acción.
Entonces ahí vamos
Eso podría ser este año.
Y, además, la red neuronal podría haber recogido cosas que no nos hubiéramos pensado
bien.
que estas neuronas toda esta situación de capa oculta le permite aumentar la flexibilidad de su
red neuronal y le permite realmente permitir que la red neuronal se
vea para cosas muy específicas y luego, en combinación, de ahí viene el poder.
Por ejemplo, las habitaciones más la distancia de la ciudad, tal vez en combinación, contribuye de alguna manera al precio tal
vez no tan fuerte como las otras neuronas y contribuye, pero aún contribuye o tal vez le quita el precio que también
podría ser el caso u otras cosas así y tal vez agregue su propio recogido para una combinación de estos
cuatro parámetros y como puede ver
Es como ese ejemplo, la respuesta que me gustaría que un anuncio en sí mismo no pueda construir es un hormiguero.
Pero cuando tienes como mil o 100000 anuncios pueden construir un hormiguero juntos y esa es la
situación aquí.
Cada una de estas neuronas por sí misma no puede predecir el precio.
Pero juntos tienen superpoderes y predicen el precio y pueden hacer un trabajo bastante preciso
si se los prepara adecuadamente.
Y eso es todo este Curso sobre cómo utilizarlos.
Ahí vamos, así que es un ejemplo paso a paso y una guía de cómo funcionan realmente las redes neuronales.
Espero que hayas disfrutado el tutorial de hoy y no puedo esperar para verte la próxima vez.
Hasta entonces disfruta el aprendizaje.