Nhận dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks, đây là một trong những phương thức dự báo chính xác nhất như bây giờ, có thể áp dụng cho dự báo quản lý, dự báo kinh tế, dự báo xã hội, dự báo dịch tễ, dự báo trong nông nghiệp, dự báo công sản xuất công nghiệp, dự báo thương mại … Ứng dụng của mạng thần kinh trong dự báo thì rất đa dạng trong nghiên cứu định lượng.
DỰ BÁO VỚI MẠNG THẦN KINH
Neural Networks
Dự báo với mạng thần kinh
Dự đoán sử dụng Mạng thần kinh: Trong phần đầu tiên của bài đăng này, chúng ta đã thảo luận về dự đoán mạng thần kinh là gì, thành phần “nhân tạo” trong chúng là gì và cách chúng được sử dụng trong khoa học dữ liệu.
Hôm nay chúng ta xem xét cách chúng được sử dụng trong phân tích dự đoán. Chúng tôi cũng sẽ giải đáp lý do tại sao mạng nơ-ron vẫn chưa được nhiều doanh nghiệp sử dụng. Đọc thêm về dự đoán bằng mạng nơ-ron.
Mặt khác, mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề mà bộ não con người rất giỏi, chẳng hạn như nhận dạng âm thanh, hình ảnh hoặc văn bản. Chúng có thể được sử dụng để trích xuất các tính năng từ các thuật toán dự đoán mạng thần kinh để phân nhóm và phân loại, về cơ bản biến chúng thành mô-đun của các ứng dụng Học máy lớn hơn.
Có thể bạn cũng thích
Như chúng ta đã nói trong bài trước, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một mô hình dự đoán được thiết kế để hoạt động theo cách mà bộ não con người thực hiện. Trên thực tế, ANN là trọng tâm của học sâu. Mô hình mạng nơ ron sâu (mô hình DNN) có thể nhóm dữ liệu không được gắn nhãn dựa trên các điểm tương đồng hiện có trong các đầu vào hoặc phân loại dữ liệu khi chúng có tập dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo.
Hơn nữa, DNN cũng có thể mở rộng và phù hợp nhất cho các tác vụ học máy. Sử dụng những điều này, chúng tôi có thể xây dựng các mô hình dự đoán rất mạnh mẽ và chính xác để phân tích dự đoán.
Cấu trúc mạng thần kinh
Có ba lớp đối với cấu trúc của một thuật toán mạng thần kinh:
- Lớp đầu vào : Lớp này nhập các giá trị dữ liệu trong quá khứ vào lớp tiếp theo.
- Lớp ẩn : Đây là thành phần quan trọng của mạng nơ-ron. Nó có các chức năng phức tạp tạo ra các yếu tố dự đoán. Một tập hợp các nút trong lớp ẩn được gọi là nơ-ron đại diện cho các hàm toán học sửa đổi dữ liệu đầu vào.
- Lớp đầu ra: Tại đây, các dự đoán được thực hiện trong lớp ẩn được thu thập để tạo ra lớp cuối cùng – là dự đoán của mô hình.
Làm thế nào để thực tế mạng thần kinh dự đoán?
Mỗi nơ-ron xem xét một tập các giá trị đầu vào. Mỗi người trong số họ được liên kết với một “trọng số”, là một giá trị số có thể được lấy bằng cách sử dụng đào tạo có giám sát hoặc không được giám sát như phân cụm dữ liệu và một giá trị được gọi là “thiên vị”. Mạng chọn từ câu trả lời do một tế bào thần kinh tạo ra dựa trên ‘trọng lượng và độ chệch của nó.
Khi có liên quan đến “Phân loại” , tất cả các nhiệm vụ như vậy đều phụ thuộc vào các tập dữ liệu được gắn nhãn. Điều này có nghĩa là bạn cần học tập có giám sát. Học có giám sát là nơi con người kiểm tra xem câu trả lời mà mạng nơ-ron đưa ra có chính xác hay không. Điều này giúp mạng nơ-ron hiểu được mối quan hệ giữa nhãn và dữ liệu.
Ví dụ về điều này là nhận diện khuôn mặt, nhận dạng hình ảnh và dán nhãn, phát hiện giọng nói và phiên âm giọng nói. Với phân loại, học sâu có thể liên kết các pixel trong hình ảnh và tên của một người.
“Clustering” hoặc nhóm là sự thừa nhận các điểm tương đồng. Người ta phải hiểu rằng mô hình học sâu không phải lúc nào cũng yêu cầu các nhãn để tìm điểm tương đồng. Khi không có nhãn hiệu của con người hữu ích để học hỏi, nó sử dụng máy học để tự học – có nghĩa là học không giám sát. Điều này vẫn duy trì tiềm năng sản xuất các mô hình có độ chính xác cao. Các ví dụ về phân cụm có thể là sự churn của khách hàng.
Sử dụng dự đoán mạng thần kinh trong phân tích dự đoán
Như chúng ta đã biết, phân tích dự đoán kết hợp các kỹ thuật như mô hình dự đoán với học máy để phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự đoán xu hướng trong tương lai.
Nhưng mạng thần kinh nơ-ron khác với các công cụ dự đoán thông thường. Mô hình được sử dụng nhiều nhất – hồi quy tuyến tính – thực sự là một cách rất đơn giản để xem xét mọi thứ so với mạng nơ-ron.
Mạng nơ-ron hoạt động tốt hơn trong việc phân tích dự đoán do có các lớp ẩn. Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ sử dụng các nút đầu vào và đầu ra để đưa ra dự đoán. Mạng nơ-ron cũng sử dụng lớp ẩn để đưa ra các dự đoán chính xác hơn. Đó là bởi vì nó ‘học’ theo cách một con người làm.
Vậy tại sao mọi người không sử dụng dự đoán mạng nơ-ron? Thứ nhất, chúng đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán, vì vậy chúng rất tốn kém. Ngoài ra, mạng nơ-ron hoạt động tốt nhất khi được đào tạo với các tập dữ liệu cực lớn, điều mà doanh nghiệp của bạn có thể không có. Nhưng với việc công nghệ CNTT ngày càng rẻ, rào cản đầu tiên có thể sớm biến mất. Chẳng bao lâu nữa, công nghệ như ANN sẽ có nghĩa là sẽ không còn những “bất ngờ khó chịu” nữa.
