Chủ Nhật, Tháng Một 29, 2023
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ
  • Login
No Result
View All Result
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
Home Dịch vụ

Nhận dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks

admin by admin
04/09/2022
in Dịch vụ, Mẹo vặt
0
nn2 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
0
SHARES
29
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

Mục lục trang:

  • DỰ BÁO VỚI MẠNG THẦN KINH
    • Có thể bạn cũng thích
    • Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR
    • Biến kiểm soát là gì – Control Variable- biến điều khiển
    • Cách xây dựng thang đo Guttman Scale
    • Phân biệt giữa hồi quy với tương quan
    • Dự báo với mạng thần kinh
    • Cấu trúc mạng thần kinh
    • Làm thế nào để thực tế mạng thần kinh dự đoán?
    • Sử dụng dự đoán mạng thần kinh trong phân tích dự đoán

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

Có thể bạn cũng thích

svar FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
controlvariables FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Biến kiểm soát là gì – Control Variable- biến điều khiển

03/06/2022
guttman FILEminimizer FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Cách xây dựng thang đo Guttman Scale

02/06/2022
correg FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Phân biệt giữa hồi quy với tương quan

01/06/2022

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.

TIN HOT:  tìm hiểu về dữ liệu phi cấu trúc

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.

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

nn4 1024x577 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks

Có ba lớp đối với cấu trúc của một thuật toán mạng thần kinh:

  1. Lớp đầu vào : Lớp này nhập các giá trị dữ liệu trong quá khứ vào lớp tiếp theo.
  2. 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.
  3. 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.
TIN HOT:  dịch vụ chỉnh sửa số liệu eviews hồi quy ngưỡng

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.

TIN HOT:  MSE và RMSE là gì và cách tính trên STATA

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.

 

Tags: dự báodự đoánmạng nhân tạonơ-ron
Previous Post

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

Next Post

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

Related Posts

svar FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Dịch vụ

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
controlvariables FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Lý thuyết

Biến kiểm soát là gì – Control Variable- biến điều khiển

03/06/2022
guttman FILEminimizer FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Hướng dẫn

Cách xây dựng thang đo Guttman Scale

02/06/2022
correg FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Lý thuyết

Phân biệt giữa hồi quy với tương quan

01/06/2022
did FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Dịch vụ

Hồi quy sai biệt kép Difference in Difference regression

30/05/2022
stata FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Dịch vụ

Điểm mạnh của nghiên cứu định lượng P3: Đề giải pháp dễ dàng

18/05/2022
hoiquy.logit222 FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Kiểm định

Biến thứ bậc hồi quy Ordered Logit

01/08/2021
sem.model FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Dịch vụ

Nhận làm đẹp dữ liệu mô hình SEM – AMOS

30/07/2021
Next Post
naivebayes2 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

No Result
View All Result
eview10 360x180 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks
Phần mềm

[Tải về] Phần mềm thống kê EViews10 32+64bit

by admin
19/12/2022
0

Tải về phần mềm thống kê EViews10 32+64bit miễn phí cho windows 32 và 64 bit; Đây là phần mềm...

Read more
stata17 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

[Download] Phần mềm Stata MP 17 64bit cho Windows miễn phí kèm thuốc

10/12/2022
panel2 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
grelt1 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Phần mềm phân tích thống kê miễn phí mà hay GRELT

24/09/2022
spss26 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

[DOWNLOAD] Phần mềm thống kê SPSS 26 64bit miễn phí

19/12/2022
theoretical1 FILEminimizer 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

15/09/2022
CoDA2 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis

14/09/2022
likertscale1 120x86 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

12/09/2022
vhlss3 FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

[Download] Dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình 2020 FREE

12/09/2022
naivebayes2 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
nn2 - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Nhận dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks

04/09/2022
svar FILEminimizer - Nhận dự báo với mạng thần kinh - Neural Networks

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

No Result
View All Result
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In